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Un desarrollador detalla cómo aceleró Automatic1111 en Macs con chip M1 y M3 Pro manteniendo intacta la interfaz, los checkpoints, las LoRAs, los samplers y la API originales. El punto de partida fue la comparación con Draw Things: una generación corta de cinco pasos con DPM++ SDE Karras y CFG cerca
Esta serie, titulada 'Pérdida, muerte, robots', se propone recorrer todo el código de PyTorch capa por capa hasta que cada línea del día a día deje de ser opaca. La entrada actual, 'El mapa', actúa como índice general: presenta las doce partes que conformarán el recorrido —tensor, autograd, uso diar
vLLM-Kunlun es un plugin de hardware mantenido por la comunidad y publicado por Baidu que permite ejecutar el motor de inferencia vLLM sobre la XPU Kunlun (chip Kunlun3 P800). El proyecto se distribuye como un plugin estándar de la plataforma vLLM mediante entry points de Python, lo que evita modifi
Un programador ha construido un solver de póker en navegador (holdem.computer) sin recurrir a ninguna biblioteca de tensores: en su lugar, pidió a Codex que generara kernels WebGPU personalizados para evaluar la red neuronal y ejecutar el algoritmo central, tomando PyTorch como referencia de correcc
PyTorch, el framework de código abierto desarrollado originalmente por Meta y hoy mantenido por la Linux Foundation, atraviesa una transformación conceptual que redefine su lugar en el ecosistema del aprendizaje profundo: ha dejado de ser únicamente una herramienta de implementación para consolidars
Inflect-Micro-v2 es un modelo de síntesis de voz texto a forma de onda que funciona de forma local, con 9,36 millones de parámetros y 37,53 MB en FP32, y que produce audio mono a 24 kHz. Su autor, Owen, lo ha desarrollado y financiado de forma independiente y lo distribuye en Hugging Face con versio
Este artículo del blog Stochastic Blog desgrana, paso a paso y desde cero, los tres pilares matemáticos sobre los que se apoya cualquier modelo de machine learning: el álgebra lineal, el cálculo y la optimización convexa. La pieza combina explicación didáctica con código práctico, usando el conjunto
D-FINE-seg es un framework de código abierto que amplía el detector de objetos basado en transformers D-FINE con capacidades de segmentación de instancias. El proyecto añade una cabeza de máscara ligera, pérdidas de entrenamiento conscientes de la segmentación (BCE y Dice recortadas por bounding box
El equipo de PyTorch ha portado Monarch a GPUs AMD Instinct con ROCm, extendiendo su modelo de controlador único para entrenamiento distribuido más allá del ecosistema CUDA. Monarch permite orquestar clústeres completos de GPUs desde un único programa Python mediante un sistema basado en actores, ab
TTT3R es un proyecto de investigación en visión por computadora 3D publicado en GitHub por el grupo Inception3D y aceptado en ICLR 2026. La propuesta consiste en una regla de actualización de estado simple que mejora la generalización en longitud del modelo CUT3R, un sistema de reconstrucción 3D a p
El repositorio «alxndrTL/little-book-rl» recoge el material asociado a *The Little Book of Reinforcement Learning*, una introducción compacta al aprendizaje por refuerzo (RL) que va de los fundamentos a algoritmos aplicados. El libro, cuya primera versión data de junio de 2026, se distribuye bajo li
Cuando se entrena una red neuronal, la llamada loss.backward() desencadena el mecanismo central del aprendizaje: el cálculo de cuánto debe ajustarse cada parámetro para reducir el error. Este artículo explica, de forma didáctica y desde cero, cómo funciona ese proceso apoyándose en microcrad, un peq
LingBot-Map es un modelo fundacional 3D feed-forward, publicado en GitHub por el equipo Robbyant, diseñado para reconstruir escenas tridimensionales a partir de secuencias de vídeo en streaming. Su arquitectura se articula en torno al Geometric Context Transformer, un componente que unifica el ancla
Spectral Compute, una empresa londinense fundada en 2018 por cuatro ingenieros con 60 años de experiencia combinada en optimización para HPC, desarrolla SCALE, un compilador basado en CLang y LLVM que funciona como sustituto directo de NVCC, el compilador CUDA de Nvidia. La herramienta permite recom
IEEE ha presentado "Large Language Models Demystified", un programa formativo en línea de cinco cursos dirigido a profesionales técnicos que buscan comprender el funcionamiento interno de los grandes modelos de lenguaje (LLM) más allá del simple uso de prompts. El programa, desarrollado por IEEE Edu
Cerebrium presenta un sistema de checkpointing que captura el estado completo de un contenedor —memoria CPU, memoria GPU, pesos del modelo y kernels CUDA ya compilados— para restaurarlo en cuestión de segundos en lugar de esperar varios minutos al arranque en frío. La técnica, integrada en su runtim
ZLUDA es un proyecto de software que permite ejecutar aplicaciones CUDA sin modificar sobre GPUs que no son de NVIDIA, principalmente AMD. Tras varios meses sin actualizaciones, su desarrollador publica un resumen de novedades que culmina con la versión 6, una edición mayor que no introduce cambios
El equipo de Moondream analiza en profundidad un problema frecuente en la inferencia de modelos de IA: las llamadas burbujas de GPU, periodos en los que el procesador gráfico permanece inactivo porque la CPU aún no le ha indicado la siguiente tarea. El artículo explica por qué aparecen durante el bu
Construir un bucle de entrenamiento en PyTorch parece sencillo, pero colocar cada instrucción en el orden correcto resulta sorprendentemente frágil: los entrenamientos fallan al converger, arrojan resultados incorrectos o consumen memoria excesiva cuando una línea está mal ubicada. Este artículo des
Unlimited-OCR es un proyecto de código abierto desarrollado por Baidu que avanza la tarea de reconocimiento óptico de caracteres (OCR) sobre documentos completos con el objetivo de alcanzar el parsing de horizonte largo en una sola pasada, tomando como referencia DeepSeek-OCR. El repositorio ofrece
Character.AI ha compartido una convención interna, vigente desde 2022, que añade al nombre de cada tensor un sufijo con las letras de sus dimensiones. El objetivo es que cualquier variable revele de un vistazo la forma del tensor con el que se trabaja, sin necesidad de rastrear el código. La regla
Los grandes modelos de lenguaje han dejado de ser una pila limpia de módulos Transformer repetidos. Entre 2022 y 2023, en Meta, el trabajo en LLM —que condujo a Llama— contrastaba con la aparatosa complejidad de los sistemas de recomendación. La industria ha corregido esa brecha incorporando a los L
TorchCodec, la biblioteca de PyTorch para decodificar audio y vídeo, ha lanzado su versión 0.14, compatible con torch 2.11 y superiores. La actualización incorpora dos novedades principales: un decodificador específico para archivos WAV y soporte para decodificación de vídeo HDR (alto rango dinámico
El artículo, quinta entrega de la serie "Democratizing AI Compute", escrito por Chris Lattner (cofundador de Modular), analiza por qué OpenCL y otros modelos de programación de GPU portátiles (como SYCL, oneAPI) fracasaron en convertirse en plataformas dominantes para la inteligencia artificial, a p
La función Softmax es una de las piezas fundamentales en las redes neuronales modernas, especialmente en tareas de clasificación multiclase. Se trata de una función matemática no lineal que convierte un vector de puntuaciones brutas, denominadas logits y que pueden tomar cualquier valor real positiv
Esta entrada del blog explica cómo implementar operaciones personalizadas en PyTorch utilizando C++ y CUDA, y cómo integrarlas tanto en modelos de PyTorch como en programas de inferencia compilados con AOTInductor. El ejemplo guía es una convolución identidad mínima que ilustra el ciclo completo: de
GIGABYTE ha presentado en Computex 2026 la expansión de su ecosistema AI TOP, una plataforma de hardware y sistemas diseñada para entrenar, ejecutar y automatizar modelos de inteligencia artificial de forma local, sin depender de servicios en la nube. La propuesta se articula bajo el lema "Create Yo
Este artículo describe el proceso de construir, desde cero, un bucle de entrenamiento de aprendizaje por refuerzo (RL) para modelos de lenguaje grandes, aplicándolo al algoritmo Dr. GRPO sobre el modelo Qwen2.5-0.5B-Instruct y la tarea GSM8K, con una sola GPU A10G. El punto de partida es una observa
El asignador de caché de CUDA en PyTorch organiza la memoria de la GPU en dos niveles: segmentos (obtenidos mediante cudaMalloc) y bloques (subdivisiones dentro de los segmentos). Aunque la abstracción promete un manejo simple de memoria (asignar reduce la disponible, liberar la aumenta), la impleme
Stanford, una de las universidades más prestigiosas del mundo en ciencias de la computación, ha puesto en marcha el curso CS336, una asignatura singular que propone a los estudiantes construir un modelo de lenguaje de gran tamaño (LLM) desde cero, replicando el espíritu de los legendarios cursos de
La optimización del rendimiento en modelos de aprendizaje profundo a menudo se reduce a una colección de trucos ad-hoc sin fundamento, como instalar versiones específicas de PyTorch o usar operaciones in-place. Sin embargo, para lograr un rendimiento óptimo y sostenible, es crucial entender los prin
El desarrollador Andrey Lukyanenko probó el modelo de inteligencia artificial MiniMax M2.7 en tres flujos de trabajo reales de codificación a través de API, comparándolo con Claude Opus 4.7. Las pruebas incluyeron refactorización de un proyecto PyTorch existente, redacción de notas técnicas para una
El PyTorch Landscape es una plataforma web interactiva desarrollada por la PyTorch Foundation que funciona como un catálogo visual y organizado de todas las herramientas, bibliotecas, proyectos y recursos que conforman el ecosistema PyTorch. Este landscape permite a desarrolladores, investigadores y
Un nuevo módulo de Python llamado 'hessian-eigenthings' permite analizar la matriz Hessian de redes neuronales grandes sin requerir memoria cuadrática. Desarrollado por Noah Golmant en colaboración con investigadores de UC Berkeley, esta biblioteca calcula la eigendecomposición del Hessian usando mé
Google ha anunciado el lanzamiento de TorchTPU, una nueva herramienta que permite a los desarrolladores utilizar de forma nativa y eficiente PyTorch en sus Tensor Processing Units (TPUs). TorchTPU aborda la creciente complejidad de construir modelos de IA a gran escala, que ahora requieren sistemas
Microsoft's vanguardia imagen-a-modelo 3D, TRELLIS.2, puede ahora ejecutarse de forma nativa en Macs con Apple Silicon sin necesidad de una GPU NVIDIA, gracias a una adaptación desarrollada por Shivampkumar y publicada en GitHub. Este desarrollo significativo aprovecha PyTorch MPS, permitiendo a los
Un usuario ha compartido su experiencia al configurar ROCm y Strix Halo para optimizar el uso de memoria en un sistema con 128GB de RAM compartida entre la CPU y la GPU. El proceso, realizado en Ubuntu 24.04 LTS, incluyó una actualización del BIOS (necesaria para la detección de la GPU) y ajustes en
El proyecto presentado explora una nueva arquitectura de atención llamada 'Atención Híbrida' para modelos de lenguaje, con un enfoque particular en la generación de código Rust. El objetivo principal es acelerar significativamente la inferencia sin comprometer la calidad del modelo. Tradicionalmente
Google Research ha lanzado TimesFM 2.5, una versión mejorada de su modelo de predicción de series temporales. El modelo, disponible en GitHub, se basa en una arquitectura 'decoder-only' y está diseñado para ofrecer pronósticos más precisos y eficientes. TimesFM 2.5 reduce el número de parámetros de
Ash Vardanian ha anunciado el relanzamiento de su proyecto SimSIMD bajo el nuevo nombre NumKong, una biblioteca de computación numérica de alto rendimiento. NumKong abarca aproximadamente 200.000 líneas de código y documentación en siete lenguajes de programación, ofreciendo una colección comparable
RightNow AI ha presentado AutoKernel, un agente de inteligencia artificial que automatiza la optimización de kernels de GPU, inspirándose en el trabajo de autoresearch de Andrej Karpathy. AutoKernel toma cualquier modelo PyTorch, identifica los kernels de cuello de botella, los optimiza de forma aut
Un ingeniero de Workshop Labs, Addie Foote, relata los desafíos encontrados al intentar entrenar y servir modelos de lenguaje grandes con pesos abiertos, específicamente el modelo Kimi-K2-Thinking de Moonshot AI. El objetivo era post-entrenar el modelo, que cuenta con 1 billón de parámetros y está c
Investigadores han desarrollado una CPU innovadora que opera completamente dentro de una GPU, eliminando la necesidad de interacción con la CPU principal del sistema. Este prototipo, denominado NeuralCPU, ejecuta instrucciones ARM64 reales y utiliza tensores de PyTorch para almacenar registros, memo
Un equipo de ingenieros ha desarrollado 'Talos', un acelerador de hardware personalizado basado en FPGA diseñado para ejecutar redes neuronales convolucionales (CNN) con una eficiencia extrema. A diferencia de las implementaciones de software tradicionales, Talos elimina la sobrecarga de tiempo de e
El auge de las redes neuronales en aplicaciones críticas, como sistemas de seguridad y control, ha revelado una brecha preocupante: la verificación y el análisis de estas redes a menudo se realizan *fuera* del entorno de programación donde se definen y ejecutan. Esta separación crea una desconexión
Este artículo introduce PyTorch, un framework de aprendizaje profundo de código abierto desarrollado originalmente por Meta AI y ahora parte de la Linux Foundation. PyTorch es fundamental para el desarrollo de modelos de machine learning, y su comprensión es crucial para cualquier persona que trabaj
Comma.ai, una empresa de conducción autónoma, ha publicado un artículo detallando cómo opera su propio centro de datos de 5 millones de dólares, en lugar de depender de servicios en la nube. Argumentan que tener control sobre su propia infraestructura de computación fomenta una mejor ingeniería, inc
