
Mistral Large 4: Europa apuesta un billón de parámetros a los pesos abiertos
El nuevo buque insignia de Mistral reúne 1,05 billones de parámetros, activa alrededor de 49.000 millones y publica sus pesos el 27 de octubre.
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El nuevo buque insignia de Mistral reúne 1,05 billones de parámetros, activa alrededor de 49.000 millones y publica sus pesos el 27 de octubre.

En los datos de uso de 31,6 millones de interacciones, los modelos chinos se llevan más de la mitad de la cuota de generación de imágenes y video en el extranjero, mientras el texto sigue en manos de los fabricantes estadounidenses.

Un pequeño LoRA de investigación te permite garabatear sobre una región y renombrar el objeto. Es una señal clara de que el trabajo en la IA de imágenes pasó de la generación a la edición.

Seedance 2.5 puede volver a rodar metraje existente desde un nuevo ángulo de cámara. Eso cambia la cobertura, la continuidad y lo que el metraje puede demostrar.

El nuevo agente de trabajo de Google coordina tareas entre Gmail, Drive y Calendar, y puede dirigir parte del trabajo a Claude. La capa de orquestación es el producto.

Claude Haiku 5.5 redujo los costes de ejecución en aproximadamente un 75 por ciento y se posicionó como subagente. La gama barata es donde la economía de los agentes realmente cambia.

La Intelligent UI de GPT-6 permite a ChatGPT componer gráficos, formularios y herramientas funcionales en lugar de escribir párrafos. Eso cambia quién diseña la interfaz.

Alpha Gen de LTX extrae un matte limpio de metraje corriente sin pantalla verde. Los bordes difíciles a los que apunta son donde vivía todo el problema.

Los videos de IA más comentados de este mes fueron hechos por un modelo de codificación que escribe código frontend, no por un generador de video.

La función de primer y último fotograma de Veo 3.1 devuelve dos decisiones al frente del video con IA: dónde empieza un plano y dónde termina.

Cuando el costo de generar un episodio de microdrama sube a 400-500 yuanes y los guardados empiezan a descontarse, los creadores de contenido con IA se enfrentan a una lista de costos muy concreta.

El cuello de botella en el entrenamiento de IA física dejó de ser la computación o la capacidad del modelo. Pasó a ser la calidad del mundo sintético.