IA Generativas

  Los espacios Hugging Face de la semana Los Spaces de Hugging Face son entornos colaborativos diseñados para alojar y compartir aplicaciones de inteligencia artificial de manera sencilla y accesible. Permiten a desarrolladores, investigadores y entusiastas desplegar modelos de machine learning mediante interfaces web interactivas creadas con herramientas como Gradio, Streamlit o HTML puro. 29 de junio de 2025 Introducción Imagen representativa de la interfaz de Hugging Face Spaces En el vertiginoso mundo del aprendizaje automático y la inteligencia artificial, compartir y demostrar avances es esencial para el progreso colectivo. Hugging Face, una empresa franco-estadounidense reconocida por su contribución al procesamiento de lenguaje natural, ha desarrollado una plataforma denominada "Spaces" que facilita esta interacción. Esta herramienta permite a desarrolladores, investigadores y entusiastas crear, alojar y compartir aplicaciones interactivas de aprendizaje automático de...

  Ventana de contexto de una IA La ventana de contexto en inteligencia artificial, especialmente en modelos de lenguaje grandes (LLMs), se refiere a la cantidad de información que el modelo puede procesar y "recordar" al generar texto. Esta ventana se mide en tokens, que son unidades de texto como palabras, fragmentos de palabras o caracteres.   29 de junio de 2025 Introducción En el vertiginoso mundo de la inteligencia artificial (IA), la capacidad de los modelos de lenguaje para procesar y generar texto coherente depende en gran medida de un concepto fundamental: la ventana de contexto. Este parámetro técnico determina la cantidad de información previa que un modelo puede considerar al generar una respuesta, influenciando directamente la calidad y relevancia de las interacciones. ¿Qué es una ventana de contexto? Diagrama ilustrativo de una ventana de contexto en un modelo de lenguaje La ventana de contexto, también conocida como longitud de contexto, se refiere al número má...

  Flux Context: Revolucionando la Generación y Edición de Imágenes con IA El modelo de imagen de IA más avanzado que combina a la perfección la generación de imágenes de altísima precisión con capacidades de edición revolucionarias   28 de junio de 2025 Introducción Imagen que ilustra la interfaz de Flux Context mostrando una edición de imagen en proceso. En el vertiginoso mundo de la creación de contenido digital, la eficiencia y la precisión son esenciales. Flux Context emerge como una herramienta revolucionaria que combina inteligencia artificial avanzada con una interfaz intuitiva, permitiendo a artistas, diseñadores y creadores de contenido generar y editar imágenes de manera rápida y precisa. ¿Qué es Flux Context? Imagen que muestra una comparación entre una imagen original y su versión editada utilizando Flux Context. Flux Context es una suite de modelos generativos de flujo que redefine la generación y edición de imágenes. A diferencia de los modelos tradicionales de t...

  Seedance 1.0: Elevando la Creación de Video con IA a Nuevas Fronteras En el panorama actual de la inteligencia artificial, la generación de video ha experimentado avances meteóricos, pero aún enfrenta desafíos cruciales para equilibrar la fidelidad a la instrucción, la plausibilidad del movimiento y la calidad visual. Presentamos Seedance 1.0, un modelo fundamental de generación de video de alto rendimiento y eficiente en inferencia, desarrollado por ByteDance Seed, que está redefiniendo los estándares de la creación de contenido visual ( arXiv ). 27 de junio de 2025 ¿Qué es Seedance 1.0 y por qué es revolucionario? Seedance 1.0 es un modelo de generación de video de vanguardia que aborda las limitaciones de los modelos fundacionales actuales. Se destaca por su soporte nativo bilingüe (chino/inglés) y su versatilidad multitaréa, abarcando tanto la síntesis de texto a video (T2V) como la generación de video guiada por imágenes (I2V). Su poder radica en la integración de cuatro ...

  MiniMax-M1: Modelo de IA con razonamiento largo Presentamos MiniMax-M1, el primer modelo de razonamiento de atención híbrida a gran escala y de peso abierto del mundo ( GitHub ). 27 de junio de 2025 Descripción general del modelo MiniMax-M1 está impulsado por una arquitectura híbrida de Mezcla de Expertos (MoE) combinada con un mecanismo de atención relámpago. El modelo está desarrollado con base en nuestro modelo anterior MiniMax-Text-01 , que contiene un total de 456 mil millones de parámetros con 45,9 mil millones de parámetros activados por token. Consistente con MiniMax-Text-01, el modelo M1 admite de forma nativa una longitud de contexto de 1 millón de tokens, 8 veces el tamaño de contexto de DeepSeek R1. Además, el mecanismo de atención relámpago en MiniMax-M1 permite un escalamiento eficiente del cómputo en tiempo de prueba; por ejemplo, en comparación con DeepSeek R1, M1 consume el 25% de los FLOP en una longitud de generación de 100K tokens. Estas propiedades hacen que ...