Uno de los límites más frustrantes del desarrollo asistido por inteligencia artificial no está en la capacidad del modelo para escribir código, sino en su falta de continuidad. Un agente puede ayudar a depurar una migración, explicar por qué falla una dependencia, proponer una arquitectura o resolver un problema de permisos en un entorno Linux. Pero cuando la sesión termina,
Trabajar con agentes de programación ha cambiado la forma de construir interfaces, pero todavía hay un problema muy cotidiano: explicar bien qué parte de la pantalla hay que tocar. Cuando un desarrollador usa Claude Code, Cursor o cualquier asistente similar, muchas veces acaba escribiendo indicaciones demasiado largas para describir algo aparentemente sencillo: “la segunda tarjeta de la página de precios”,
Apple ha publicado container, una herramienta open source para crear y ejecutar contenedores Linux como máquinas virtuales ligeras en Mac con Apple silicon. El proyecto está escrito en Swift, optimizado para los chips propios de la compañía y trabaja con imágenes compatibles con OCI, lo que permite descargar, ejecutar, construir y publicar imágenes en registros estándar. La propuesta tiene una
El uso de agentes de inteligencia artificial en programación está entrando en una fase más madura. Ya no se trata solo de pedir a un modelo que escriba código y esperar que acierte, sino de organizar mejor qué parte del trabajo debe hacer el modelo más capaz, qué parte puede ejecutar un modelo más barato y dónde debe intervenir el
Durante años, cada gran incidente de la cadena de suministro en npm reabría la misma broma entre desarrolladores: quizá había llegado el momento de volver a PHP. El problema es que la seguridad del software moderno ya no depende de un lenguaje concreto. Depende de cómo instalamos dependencias, cómo confiamos en mantenedores externos, cómo ejecutamos scripts automáticos y cómo protegemos
MiniMax ha presentado M3, un nuevo modelo de inteligencia artificial orientado a programación, agentes y tareas de contexto largo que llega con una promesa muy directa: acercar capacidades de frontera a un modelo de pesos abiertos. La compañía lo sitúa como una alternativa capaz de competir en benchmarks de desarrollo software, uso de herramientas y trabajo multimodal, con una ventana
Osiris ha llegado a GitHub con una promesa ambiciosa: reunir en una sola interfaz global datos abiertos de aviación, satélites, cámaras públicas, terremotos, incendios, noticias, ciberamenazas, sanciones, criptomonedas y zonas de conflicto. Su propio repositorio lo define como una plataforma de inteligencia global en tiempo real y una alternativa open source a Palantir, una comparación llamativa que conviene leer con
Odysseus ha aparecido como uno de esos proyectos que conectan con una tendencia cada vez más clara: muchos usuarios avanzados, desarrolladores y administradores de sistemas quieren una experiencia parecida a ChatGPT o Claude, pero ejecutada bajo su propio control, con sus propios datos y, cuando sea posible, sobre modelos locales. El proyecto, impulsado desde el entorno del conocido creador PewDiePie,
NVIDIA ha lanzado CUDA 13.3, una actualización relevante para desarrolladores que trabajan con computación acelerada por GPU, inteligencia artificial, simulación científica, análisis de datos y cargas de alto rendimiento. La nueva versión no se limita a añadir mejoras de librerías: introduce cambios que buscan simplificar la forma en la que se escriben kernels, estabilizar el uso de CUDA desde Python
Cada nueva sesión con un agente de programación empieza muchas veces igual: explicar otra vez la arquitectura, recordar qué librería se eligió, señalar dónde están los tests, avisar de una convención del repositorio o repetir por qué se descartó una solución hace dos semanas. La promesa de los agentes de IA es acelerar el desarrollo, pero su falta de memoria
Uno de los límites más frustrantes del desarrollo asistido por inteligencia artificial no está en la capacidad del modelo para escribir código, sino en su falta de continuidad. Un agente puede ayudar a depurar una migración, explicar por qué falla una dependencia, proponer una arquitectura o resolver un problema de permisos en un entorno Linux. Pero cuando la sesión termina,
Trabajar con agentes de programación ha cambiado la forma de construir interfaces, pero todavía hay un problema muy cotidiano: explicar bien qué parte de la pantalla hay que tocar. Cuando un desarrollador usa Claude Code, Cursor o cualquier asistente similar, muchas veces acaba escribiendo indicaciones demasiado largas para describir algo aparentemente sencillo: “la segunda tarjeta de la página de precios”,
Apple ha publicado container, una herramienta open source para crear y ejecutar contenedores Linux como máquinas virtuales ligeras en Mac con Apple silicon. El proyecto está escrito en Swift, optimizado para los chips propios de la compañía y trabaja con imágenes compatibles con OCI, lo que permite descargar, ejecutar, construir y publicar imágenes en registros estándar. La propuesta tiene una
El uso de agentes de inteligencia artificial en programación está entrando en una fase más madura. Ya no se trata solo de pedir a un modelo que escriba código y esperar que acierte, sino de organizar mejor qué parte del trabajo debe hacer el modelo más capaz, qué parte puede ejecutar un modelo más barato y dónde debe intervenir el
Durante años, cada gran incidente de la cadena de suministro en npm reabría la misma broma entre desarrolladores: quizá había llegado el momento de volver a PHP. El problema es que la seguridad del software moderno ya no depende de un lenguaje concreto. Depende de cómo instalamos dependencias, cómo confiamos en mantenedores externos, cómo ejecutamos scripts automáticos y cómo protegemos
MiniMax ha presentado M3, un nuevo modelo de inteligencia artificial orientado a programación, agentes y tareas de contexto largo que llega con una promesa muy directa: acercar capacidades de frontera a un modelo de pesos abiertos. La compañía lo sitúa como una alternativa capaz de competir en benchmarks de desarrollo software, uso de herramientas y trabajo multimodal, con una ventana
Osiris ha llegado a GitHub con una promesa ambiciosa: reunir en una sola interfaz global datos abiertos de aviación, satélites, cámaras públicas, terremotos, incendios, noticias, ciberamenazas, sanciones, criptomonedas y zonas de conflicto. Su propio repositorio lo define como una plataforma de inteligencia global en tiempo real y una alternativa open source a Palantir, una comparación llamativa que conviene leer con
Odysseus ha aparecido como uno de esos proyectos que conectan con una tendencia cada vez más clara: muchos usuarios avanzados, desarrolladores y administradores de sistemas quieren una experiencia parecida a ChatGPT o Claude, pero ejecutada bajo su propio control, con sus propios datos y, cuando sea posible, sobre modelos locales. El proyecto, impulsado desde el entorno del conocido creador PewDiePie,
NVIDIA ha lanzado CUDA 13.3, una actualización relevante para desarrolladores que trabajan con computación acelerada por GPU, inteligencia artificial, simulación científica, análisis de datos y cargas de alto rendimiento. La nueva versión no se limita a añadir mejoras de librerías: introduce cambios que buscan simplificar la forma en la que se escriben kernels, estabilizar el uso de CUDA desde Python
Cada nueva sesión con un agente de programación empieza muchas veces igual: explicar otra vez la arquitectura, recordar qué librería se eligió, señalar dónde están los tests, avisar de una convención del repositorio o repetir por qué se descartó una solución hace dos semanas. La promesa de los agentes de IA es acelerar el desarrollo, pero su falta de memoria
– patrocinadores –
– patrocinadores –
– patrocinadores –
