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Un desarrollador ha creado un wrapper para modelos de lenguaje de gran escala (LLM) inspirado en la herramienta Jev, que permite evaluar la probabilidad de tokens de los modelos mediante la lectura de logprobs. Esta técnica, aunque conocida en la industria, fue nueva para el autor, quien la implemen

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Este artículo técnico detalla la configuración de un entorno de desarrollo local que integra el agente de código Opencode con modelos de lenguaje ejecutados a través de Ollama en equipos Apple Silicon. La guía se centra en el uso de Docker Sandboxes (sbx) para aislar los procesos y evitar interferen

Cua libera un shim que acelera Metal en VMs macOS sobre Apple Silicon

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Cómo autoalojar un servidor de correo en 2026 sin caer en el spam

Christian Haschek desmonta el mito de que autoalojar un servidor de correo sea inviable y propone una guía práctica basada en su propia experiencia migrando desde Google Workspace. El texto es un artículo didáctico que recorre las decisiones clave: alojamiento en casa frente a VPS (con requisitos co

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El clásico test del espejo, popularizado por Gallup con el punto rojo en la frente del chimpancé, ha sido adaptado a los grandes modelos de lenguaje (LLM) en múltiples ocasiones, pero el artículo sostiene que todas esas adaptaciones miden lo que no deben. Para demostrarlo, el autor recurre a la refo

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Ejecutar modelos de lenguaje en el propio ordenador ha dejado de ser una tarea marginal y se ha convertido en una alternativa práctica para tareas de desarrollo. Una ingeniera con un Mac M2 de 2022 (64 GB de RAM y 1 TB de almacenamiento) describe cómo ha pasado de depender de servicios en la nube a

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Montar un agente de codificación local en macOS permite ejecutar modelos de lenguaje de última generación sin depender de la nube. Este artículo explica cómo configurar una solución completa usando llama.cpp, Gemma 4 26B-A4B y el agente terminal Pi, tras la experiencia del autor con cortes de intern

Google lanza versiones QAT de Gemma 4 para móviles y portátiles

Google ha presentado nuevos checkpoints de Gemma 4 optimizados con Quantization-Aware Training (QAT), una técnica que integra la cuantización durante el entrenamiento para reducir la pérdida de calidad al comprimir los modelos. La novedad permite ejecutar Gemma 4 en dispositivos móviles y GPUs de co

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Google ha lanzado la familia de modelos Gemma 4, que ahora puede ejecutarse localmente en dispositivos gracias a la nueva versión 0.4.0 de LM Studio. Esta actualización introduce 'llmster' y la CLI 'lms', permitiendo a los usuarios ejecutar modelos como Gemma 4 26B en sus propios ordenadores, elimin

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Gemma 4: IA potente para móviles y dispositivos IoT

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