Memoria en lugar de reescribir los pesos de una LLM
Descubre por qué la auto-mejora práctica de las LLM se basa en memoria estructurada, reflexión y políticas de actualización, no en reescribir pesos.
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Por qué Splash exige Apple M3, macOS 26.4 y 36 GB de memoria, en qué se diferencia el límite de hardware de la RAM y qué usar en M1 Max o Ultra.
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Suno estrena un flujo Voice independiente, pero los acentos y las pausas aún exigen marcación. Por qué v6 suena mejor y v4.5 ofrecía más variedad.
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Los usuarios ven que Claude Opus 5.5 explica mejor los errores y puede ofrecer límites amplios, pero sus resúmenes TLDR siguen siendo frecuentes.
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Análisis de NVIDIA DGX Spark 64GB: precio de $4.999, modelos de hasta 100.000 millones de parámetros, dos equipos conectados y casos de uso locales.
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Un usuario agotó dos reinicios de Codex en dos días para crear un generador de cajas imprimibles en 3D con código CAD paramétrico y exportación STL.
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Por qué Claude y Codex Desktop pueden usar menos tokens que la CLI: funciones nativas, contexto reutilizable y mejor organización de sesiones.
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Aprende a limitar los cambios innecesarios de asistentes de código con IA usando roles concretos, contexto mínimo, bifurcaciones y reinicios de sesión.
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Analizamos la promesa de 10 millones de tokens por segundo: por qué el rendimiento agregado no equivale a la velocidad de una solicitud ni a su coste.
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Descubre cómo Sign in with ChatGPT combina OAuth 2.0, PKCE y OpenID Connect, exige validar tokens en servidor y cambia el acceso a apps de IA.
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Análisis de GPT-6.1 Sol, Ultrafast, Decisions API y el harness abierto de Codex: velocidad real, precios, acceso limitado y la rebaja del 95% no confirmada.
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Análisis de Qwen3.8-Flash-Next en Strata: 50–60 tokens/s con dos GPU distintas, arquitectura MoE y los límites de un único informe de usuario.
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