Boletín Semanal Best-IA #116

Google AI Studio en 14 minutos

Curso de Microsoft "MCP para principiantes". Desde cero y en Español

• LINK: https://github.com/microsoft/mcp-for-beginners/blob/main/translations/es/README.md 

Noticias

Kimi K2 Thinking: el agente open-source que razona, busca y programa por sí mismo

Kimi.ai ha presentado K2 Thinking, un nuevo modelo de agente de pensamiento de código abierto diseñado para ejecutar procesos de razonamiento prolongados y autónomos. Los modelos open source, especialmente los chinos, están cada vez más cerca de alcanzar el rendimiento de los privativos.

🔑 Claves del lanzamiento

• Rendimiento líder: SOTA en HLE (44.9%) y BrowseComp (60.2%). Compite con GPT-5 y Claude 4.5 Sonnet en múltiples benchmarks, con un coste seis veces menor que el modelo de Anthropic.

• Autonomía extendida: Capaz de realizar 200–300 llamadas a herramientas de forma secuencial sin intervención humana.

• Razonamiento avanzado: Destaca en búsqueda agentiva, análisis y programación.

• Contexto expandido: Admite 256K tokens, permitiendo razonamientos de largo alcance y flujos de trabajo complejos.

• Disponibilidad inmediata: Ya operativo en kimi.com, con modo agentic y API abierta en Moonshot Platform.

🎯 K2 Thinking representa un paso hacia modelos auto-dirigidos y escalables en tiempo de ejecución, donde la inteligencia emerge del propio proceso de pensamiento y uso de herramientas.

• API: https://platform.moonshot.ai 

• Tech blog: https://moonshotai.github.io/Kimi-K2/thinking.html 

• Weights & code: https://huggingface.co/moonshotai

OpenAI

ChatGPT incorpora actualizaciones dinámicas en tiempo real

OpenAI ha añadido una función muy esperada: ahora es posible interrumpir y actualizar consultas en curso sin reiniciar ni perder el progreso. Esta mejora permite refinar preguntas largas —como investigaciones profundas o sesiones con GPT-5 Pro— añadiendo nueva información sobre la marcha.

AWS y OpenAI firman una alianza de 38.000 millones para ampliar la potencia de IA

OpenAI accederá a cientos de miles de GPU NVIDIA y a la infraestructura EC2 UltraServers de AWS gracias a un acuerdo plurianual valorado en 38.000 millones de dólares. La expansión, prevista hasta 2026, permitirá escalar millones de CPUs para agentes inteligentes y reforzará la capacidad de cómputo que impulsa ChatGPT y futuros modelos avanzados.

• LINK: https://www.aboutamazon.com/news/aws/aws-open-ai-workloads-compute-infrastructure

Google

Gemini Deep Research se integra con Gmail, Drive, Docs y Chat

Gemini Deep Research ya tiene acceso directo a Gmail, Drive, Docs y Chat, permitiendo combinar información interna con datos web en tiempo real. Disponible en escritorio, pronto lo estará en la versión móvil.

•  LINK: https://x.com/GeminiApp/status/1986472318873555058

Google DeepMind lanza File Search: RAG integrado y accesible en la API de Gemini

Google DeepMind ha presentado File Search, una herramienta que permite integrar directamente la búsqueda aumentada (RAG) en la API de Gemini, gestionando de forma automática el almacenamiento, la indexación y la recuperación de información.

El servicio solo cobra $0,15 por millón de tokens al indexar archivos, mientras que el almacenamiento y las búsquedas son gratuitos, lo que lo convierte en una opción potente y asequible para desarrolladores que quieran conectar Gemini con sus propios documentos y bases de conocimiento.

• LINK: https://blog.google/technology/developers/file-search-gemini-api/

“Project Suncatcher”: Google lleva la computación de IA al espacio

Google Research ha presentado Project Suncatcher, un proyecto que busca crear infraestructura de inteligencia artificial en órbita, mediante constelaciones de satélites solares equipados con TPUs y conectados por enlaces ópticos de alta velocidad.

Los satélites aprovecharán la energía del Sol —hasta 8 veces más eficiente que en la Tierra— para entrenar modelos de IA de forma continua y sostenible. Google ya ha probado enlaces de 1,6 Tbps y planea lanzar dos prototipos en 2027, marcando el inicio de una nueva era donde la computación de IA trasciende el planeta.

• LINK: https://research.google/blog/exploring-a-space-based-scalable-ai-infrastructure-system-design/

Google presenta DS-STAR, su nuevo agente autónomo de ciencia de datos

DS-STAR es un agente de Google Research capaz de resolver de forma autónoma problemas complejos de ciencia de datos, automatizando desde el análisis hasta la preparación de datos y logrando rendimiento líder en benchmarks especializados.

• LINK: https://research.google/blog/ds-star-a-state-of-the-art-versatile-data-science-agent

Los agentes de IA de Google impulsan nuevos descubrimientos matemáticos verificables

Google DeepMind ha empleado sus agentes AlphaEvolve, Gemini Deep Think y AlphaProof para descubrir una nueva construcción relacionada con la conjetura de Kakeya en campos finitos, marcando un avance importante en la investigación matemática asistida por inteligencia artificial.

A partir de las estructuras generadas por AlphaEvolve, Gemini Deep Think elaboró una demostración simbólica y AlphaProof la verificó formalmente en el lenguaje Lean, garantizando su validez lógica.

Este trabajo muestra cómo la IA puede actuar como colaboradora científica, capaz de explorar, formular y validar hipótesis dentro de un flujo de investigación semiautónomo y reproducible.

• PAPER: https://arxiv.org/abs/2510.27688

Google lanza las TPU Ironwood: 10 veces más potentes que la generación anterior

Google anunció la llegada a disponibilidad general de las TPU Ironwood, la 7ª generación de procesadores de IA de Google. Ofrecen 10× más rendimiento pico que las TPU v5p y 4× más eficiencia por chip que las v6e (Trillium), impulsando el entrenamiento y despliegue de modelos como Gemini.

• LINK: https://cloud.google.com/blog/products/compute/ironwood-tpus-and-new-axion-based-vms-for-your-ai-workloads

Tencent y Tsinghua presentan CALM: el modelo que podría enterrar el paradigma “token a token”

Investigadores de Tencent y Tsinghua University han publicado un trabajo que introduce los Continuous Autoregressive Language Models (CALM), una nueva arquitectura que abandona el clásico enfoque de predicción token por token en los modelos de lenguaje.

🔑 Claves del avance

• Razonamiento continuo: En lugar de predecir una palabra cada vez, CALM genera vectores continuos que representan varios tokens simultáneamente.

• Pensamiento por ideas: El modelo “piensa” en conceptos o unidades semánticas, no en palabras individuales.

• Eficiencia radical: Reduce las etapas de predicción en 4× y el coste de entrenamiento en 44%, al eliminar el muestreo discreto de vocabulario.

🎯 Si esta arquitectura escala, podría marcar el fin del paradigma tokenizado y el inicio de una nueva era en la que los modelos de IA razonan en flujos continuos de significado, más cercanos al pensamiento humano.

• PAPER: https://arxiv.org/abs/2510.27688 

En Breve

Apple integrará Gemini en la nueva Siri mientras desarrolla su propio modelo gigante

Apple pagará cerca de 1.000 millones de dólares anuales a Google por usar Gemini (1,2 billones de parámetros) en la próxima versión de Siri, capaz de entender y planificar tareas complejas. Aunque el procesamiento seguirá ocurriendo en los servidores privados de Apple, Gemini asumirá funciones clave de resumen y decisión. El proyecto interno, llamado Glenwood, prevé lanzar la nueva Siri (Linwood) con iOS 26.4 en primavera de 2026. Mientras tanto, Apple ya trabaja en su propio modelo de 1 billón de parámetros para lograr independencia de Google.

• LINK: https://www.bloomberg.com/news/articles/2025-11-05/apple-plans-to-use-1-2-trillion-parameter-google-gemini-model-to-power-new-siri

NVIDIA y Samsung crearán una “Fábrica de IA” con 50.000 GPU para revolucionar la manufactura inteligente

NVIDIA y Samsung Electronics construirán una AI Factory que integrará 50.000 GPU NVIDIA para acelerar la producción de chips, robótica y dispositivos inteligentes. El proyecto combinará gemelos digitales, IA física y computación acelerada, logrando hasta 20 veces más rendimiento en procesos de fabricación y marcando el inicio de una nueva era de fábricas autónomas impulsadas por IA.

• LINK: https://nvidianews.nvidia.com/news/samsung-ai-factory

Microsoft crea MAI, su propio equipo de “Superinteligencia”

Microsoft ha anunciado la formación del MAI Superintelligence Team, un grupo dedicado a desarrollar IA más capaz que los humanos en dominios específicos, comenzando por el diagnóstico médico. La compañía planea grandes inversiones en diversos modelos especializados, y su jefe de IA prevé alcanzar una “superinteligencia médica” en los próximos 2 o 3 años.

• LINK: https://www.reuters.com/technology/microsoft-launches-superintelligence-team-targeting-medical-diagnosis-start-2025-11-06/

Fortytwo Research Lab presenta “Swarm Inference”: la inteligencia colectiva descentralizada que desafía a los gigantes

Fortytwo Research Lab ha lanzado Swarm Inference, una arquitectura de IA descentralizada basada en redes de pequeños modelos interconectados que colaboran y evalúan sus respuestas entre sí. Supera a ChatGPT-5 y Gemini 2.5 Pro en pruebas de razonamiento y promete inaugurar una nueva era de inteligencias colectivas emergentes.

• LINK: https://fortytwo.network/

• PAPER: https://huggingface.co/papers/2510.24801

Robots

El robot IRON de XPENG sorprende al público al ser “casi indistinguible” de un humano

El nuevo robot humanoide IRON de XPENG causó sensación al parecer una persona disfrazada. Para demostrar lo contrario, su creador He Xiaopeng ordenó cortar la “piel” de su pierna en directo, tras lo cual el robot siguió caminando con normalidad.

AgiBot aplica aprendizaje por refuerzo en el mundo real a la robótica industrial

AgiBot, junto a Longcheer Technology, ha implementado Real-World Reinforcement Learning (RW-RL) en robots industriales capaces de aprender nuevas tareas en minutos, adaptarse de forma autónoma a entornos cambiantes y reconfigurarse para distintos trabajos.

Reflexiones Finales

Jensen Huang, Yoshua Bengio, Geoffrey Hinton, Fei-Fei Li, Yann LeCun, Bill Dally | La visión del futuro de la IA