No sé por qué, pero me resulta satisfactorio que los laboratorios de vanguardia estén esencialmente canalizando el desarrollo de modelos. Una cadencia de lanzamiento de modelos de un mes no significa que tome un mes desarrollar un nuevo modelo. Probablemente sea más bien de algunos meses hasta un año. Los equipos obviamente no se quedan inactivos durante ese tiempo, sino que ya comienzan a trabajar en el siguiente proyecto una vez que terminan el anterior. En el límite, la cadencia de lanzamiento se aproxima al rendimiento del paso cuello de botella, que para los modelos de vanguardia probablemente sea el cómputo de entrenamiento. No estoy seguro hasta qué punto esto ya es cierto, pero creo que se volverá más preciso con el tiempo, dado que los modelos pueden acelerar todo el trabajo cognitivo.

Las universidades invierten en burocracia como su futuro. El futuro, aparentemente, es más administradores. Ahora todas las universidades afirman estar completamente comprometidas con la IA. Con “completamente comprometidas”, significan crear nuevas oficinas administrativas, nuevos vicerrectores, nuevos decanos asociados, nuevos comités, nuevo personal y nuevos presupuestos. Mientras tanto, los mejores científicos en IA o bien se van o quieren ir, y son irrelevantes para la burocracia que se construye a su alrededor.

🔴 Investigadores japoneses desarrollaron un exoesqueleto robótico ligero para mejorar el movimiento de marcha en ratas. El sistema mueve las articulaciones de la rata mediante cables y poleas. Los investigadores indican que esta tecnología podría contribuir a los estudios sobre la recuperación de la movilidad tras lesiones de la médula espinal y accidentes cerebrovasculares.

Si los profesores universitarios no están orientando a sus estudiantes a desarrollar IA y robótica para satisfacer todas las necesidades y deseos razonables de la sociedad y liberar a la humanidad, deberían ser despedidos inmediatamente.

🚨 INVESTIGADORES ENTRENARON UNA IA PARA ESCRIBIR CÓDIGO GPU... AHORA LA SUPERA EN EL 100% DE LAS PRUEBAS... LA SUPERA EN UN 40% A CLAUDE Y GEMINI... Y CUANDO INTENTARON PROBAR CHATGPT-5... SE NEGÓ A RESPONDER INCLUSO... Un equipo de ByteDance y la Universidad de Tsinghua acaba de publicar uno de los artículos de IA más importantes del año... y casi nadie está hablando de ello... Aquí es lo que construyeron... CUDA es el lenguaje de programación que ejecuta cada modelo de IA del planeta... Cada GPU... Cada red neuronal... Todo funciona con kernels CUDA... Y escribir código CUDA rápido es una de las habilidades más difíciles y especializadas en toda la informática... Requiere años de experiencia... Conocimiento profundo del hardware GPU... La mayoría de los ingenieros nunca lo dominan... Durante años... La mejor manera de optimizar CUDA era torch.compile... Un compilador desarrollado por los ingenieros más inteligentes de Meta... Es el estándar de la industria... Los modelos de IA no podían acercarse siquiera a superarlo... Entonces los investigadores crearon CUDA Agent... Una IA entrenada específicamente para escribir y optimizar código GPU mediante aprendizaje por refuerzo... Escribe el código... Lo ejecuta... Mide la velocidad... Depura sus propios errores... Y sigue mejorando hasta superar el punto de referencia... Los resultados son asombrosos... En la categoría más fácil del benchmark... La superó en el 100% de las tareas... En la categoría media... ¡Otra vez el 100%! Con kernels que funcionan casi 3 veces más rápido que el compilador estándar de la industria... En la categoría más difícil... Arquitecturas completas de redes neuronales... La superó en el 90% de las tareas... Luego las compararon con los mejores modelos frontera del mundo... Claude Opus 4.5 y Gemini 3 Pro pasaron la mayoría de las tareas... Pero solo aproximadamente dos tercios de sus kernels realmente funcionaban más rápido que el punto de referencia... Escribían código que funcionaba, pero no estaba optimizado... CUDA Agent superó al compilador en el 97% de las tareas... Y superó a ambos, Claude y Gemini, en aproximadamente un 40% en la categoría más difícil... Una IA especializada aplastó a los modelos generales más grandes del mundo en su propio juego... Pero aquí está el detalle que me hizo detenerme... Cuando los investigadores intentaron evaluar la serie ChatGPT-5 de OpenAI... Los modelos 5, 5.1 y 5.2... No pudieron... En sus propias palabras... Los modelos "rechazaron consistentemente responder a indicaciones relacionadas con CUDA". Los modelos más avanzados de la compañía de IA más famosa del mundo... Se negaron a escribir código GPU... Mientras un modelo de investigación abierto chino estaba ocupado superando al compilador estándar de la industria en exactamente la misma tarea... Las implicaciones son enormes... Durante décadas... Escribir código GPU de alto rendimiento requería expertos humanos de élite... Ahora una IA lo hace mejor que el compilador que esos expertos construyeron... y mejor que los modelos frontera que todos pagan... Este es el comienzo de la IA optimizando la propia infraestructura sobre la que funciona la IA... Los sistemas están empezando a mejorarse a sí mismos... Y el modelo que lo demostró no vino de OpenAI... Ni de Anthropic... Ni de Google... Salió de un laboratorio de investigación... Entrenado en 128 GPUs... Y publicado gratuitamente