Una investigación de Google Research revela que repetir exactamente el *prompt* original —sin añadir razonamientos ni más contexto— mejora notablemente la precisión de los grandes modelos de lenguaje como GPT, Gemini o Claude. Este hallazgo, sorprendente por su simplicidad, permite mejorar resultados sin aumentar el número de tokens generados ni el tiempo de respuesta. El estudio sugiere que esta técnica puede ser una opción eficaz por defecto cuando no se requiere razonamiento complejo.

Perplexity ha presentado una nueva versión de su asistente inteligente Comet, diseñada para ser más eficiente, multitarea y centrada en el control del usuario. Esta actualización permite al Comet Assistant trabajar durante más tiempo, ejecutar tareas más complejas y navegar por múltiples pestañas de forma simultánea. Además, mejora la forma en que solicita permisos, reforzando el enfoque de privacidad y autonomía que la compañía quiere ofrecer. Con esta evolución, Perplexity busca facilitar tareas cotidianas como búsquedas de empleo, viajes o gestiones online, posicionando a Comet como un aliado versátil y potente para el día a día.

Un experimento realizado por investigadores de la Universidad Estatal de Pensilvania ha descubierto que ChatGPT 4o responde con mayor precisión a preguntas formuladas con rudeza que a las planteadas con cortesía. A partir de una muestra de 250 preguntas múltiples redactadas con distintos niveles de tono, los científicos observaron que los mensajes muy rudos obtuvieron un 84,8 % de aciertos, frente al 80,8 % de los muy educados. Este hallazgo contradice estudios previos y plantea nuevas preguntas sobre la interacción social entre humanos e inteligencias artificiales.

Las últimas pruebas realizadas por el equipo de c’t 3003 demuestran que los modelos de inteligencia artificial que pueden ejecutarse localmente en ordenadores personales han dado un salto de calidad notable. Lejos quedan los tiempos en los que eran apenas un experimento para entusiastas: hoy, con el hardware adecuado y herramientas como LM Studio, es posible correr modelos capaces de generar código o responder con soltura a preguntas complejas, sin necesidad de enviar datos a servidores externos. Esto no solo mejora la privacidad, sino que permite mayor independencia de los grandes proveedores de IA.

La empresa xAI ha lanzado grok-code-fast-1, un modelo de inteligencia artificial diseñado específicamente para facilitar la programación a gran velocidad y bajo coste. Optimizado para entornos de codificación agentic, ya está disponible de forma gratuita en plataformas como GitHub Copilot y Cursor. Capaz de dominar herramientas como el terminal o grep, este modelo se perfila como un aliado versátil para desarrolladores que buscan eficiencia sin sacrificar calidad.

La empresa francesa Kog ha anunciado resultados de rendimiento que posicionan su motor de inferencia como una alternativa a soluciones de referencia como vLLM y TensorRT-LLM. Según sus propios datos, el motor alcanza una velocidad de generación de tokens hasta 3,5 veces superior en GPU AMD MI300X. El enfoque se centra en aplicaciones con baja latencia y procesamiento secuencial, y pretende ofrecer una opción más eficiente para desplegar modelos de lenguaje en entornos exigentes. El producto se presenta como una propuesta europea en un mercado dominado por actores estadounidenses.

Stability AI ha lanzado Stable Diffusion 3.5, una versión mejorada de su modelo de generación de imágenes impulsado por inteligencia artificial. Esta nueva versión incluye los modelos Large y Large Turbo, que ofrecen mayor calidad, flexibilidad y personalización. Stable Diffusion 3.5 se optimiza para hardware de consumo, mejorando el rendimiento sin necesidad de equipos costosos.