Una IA entrenada por menos de 8000 dólares vence al número uno de Stratego
El sistema de IA Ataraxos, de MIT, CMU, NYU y Stanford, venció al mejor jugador de Stratego 15-1-4, con un entrenamiento de menos de 8000 dólares.
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El sistema de IA Ataraxos, de MIT, CMU, NYU y Stanford, venció al mejor jugador de Stratego 15-1-4, con un entrenamiento de menos de 8000 dólares.
Xiaomi publicó un análisis técnico sobre por qué MiMo-V2.6 repetía llamadas a herramientas idénticas en agentes de código, y explica cómo la solución final costó unos 90.000 dólares frente a los 2,31 millones de la alternativa descartada.
DeepSeek publica un informe técnico sobre DSec, su infraestructura de sandbox para entrenar agentes de IA: cerca de 3 millones de sandboxes al día y un pico de unas 380.000 instancias simultáneas.
Xiaomi libera MiMo-V2.6 como código abierto y logra 46 puntos en el índice de inteligencia de Artificial Analysis, por delante de Kimi K3 y Qwen3.8 Max.
Con solo 178 imágenes de referencia puntuadas a mano y un presupuesto de unos cientos de dólares, Hugging Face entrenó por refuerzo un modelo de código para pintar acuarelas.
RLinf v0.3 conecta recopilación de datos, SFT, aprendizaje por refuerzo, evaluación y despliegue en robots reales para embodied AI.
Oak Lab plantea una meta de 20 vatios para agentes de aprendizaje continuo. El artículo resume los hechos verificados y la señal que va más allá de un anuncio aislado.
El pionero del aprendizaje por refuerzo sostiene que los modelos de próximo token carecen de causalidad, experimentación y experiencia propia.
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Thinking Machines Lab, la startup de Mira Murati, ha firmado un contrato multimillonario con Google Cloud para utilizar sistemas GB300 NVL72, centrándose en el ajuste fino de modelos de IA mediante aprendizaje por refuerzo.
El robot Ace, desarrollado por Sony AI, derrotó a jugadores amateurs de élite y a un jugador profesional japonés en mesas de nivel olímpico en la sede de Sony en Tokio, marcando la primera vez que un robot alcanza nivel de élite en un deporte competitivo real.
Moonshot AI lanzó K1.5 antes de K2, con el enfoque central de mejorar la capacidad de razonamiento mediante aprendizaje por refuerzo puro, confirmando la viabilidad de este enfoque en modelos de escala media.