14/11/2025 AI Express | Lanzamiento del mayor hackathon de IA de la historia, presentación de varias nuevas tecnologías

Se trata probablemente del mayor y más influyente hackathon de IA hasta la fecha. El hackathon está coorganizado por Anthropic y Gradio y cuenta con el apoyo de 10 patrocinadores.

El acto atrajo a más de6,300que tendrá lugar durante dos semanas, del 14 al 30 de noviembre. Todos los participantes pueden inscribirse en línea y participar en la extravagancia tecnológica estén donde estén.

El concurso no sólo ofrece$20.000 en premios en metálicoEl valor del programa supera los 10.000 dólares.Crédito de patrocinio para $3.5M. Los participantes tendrán la oportunidad de presentar sus proyectos innovadores y establecer contactos con los principales expertos del sector.

• Duración del acto: del 14 al 30 de noviembre
• Número de participantes: más de 6.300
• Premio: $20.000 en metálico + $3,5M + crédito de patrocinador
• Participación: abierta en línea

Los organizadores celebrarán una ceremonia inaugural hoy a las 10 de la mañana (PST) en la que varios invitados de Hugging Face, OpenAI, Google DeepMind, Modal, Blaxel AI, SambaNova AI y Nebius TF compartirán sus ideas y experiencias. No se trata solo de una competición, sino también de una gran oportunidad para aprender y establecer contactos.

Los interesados pueden seguir la retransmisión en directo en el siguiente enlace:https://t.co/Mu3KwZuTTP.

Google acaba de lanzar Deep Research, una nueva función de NotebookLM.

Esta función es capaz de explorar cientos de sitios web y generar informes bien organizados basados en las consultas del usuario. También proporciona una lista anotada de fuentes para profundizar en la investigación. Los usuarios pueden añadir esta información directamente a sus cuadernos.

Investigación en profundidadSe admiten varios tipos de archivos nuevos, como hojas de cálculo de Google, documentos de Microsoft Word, archivos PDF e imágenes accesibles a través de URL de Google Drive. Esta función no solo simplifica el proceso de investigación, sino que también hace más eficiente la gestión y el intercambio de información.

Para profesionales que tienen que manejar grandes cantidades de datos e informaciónCuadernoLMDeep Research es, sin duda, una potente herramienta. Ya sea para la investigación académica o para el análisis empresarial, ayuda a los usuarios a acceder y organizar rápidamente la información relevante, aumentando así la eficiencia del trabajo.

La API Claude ha introducido recientemente la función de salida estructurada, lo que supone una importante actualización técnica.

Ahora, los desarrolladores pueden garantizar que las respuestas de Claude se ajusten siempre al esquema JSON especificado o a la definición personalizada de la herramienta, evitando reintentos y errores de análisis sintáctico. Esta función es especialmente adecuada para aplicaciones que requieren un alto grado de coherencia y precisión, como el análisis financiero, el procesamiento de datos sanitarios y la integración de sistemas empresariales a gran escala.

Entre sus puntos fuertes destacan:

• Mayor coherencia y precisión del tratamiento de datos
• Reducción de los costes de desarrollo y mantenimiento
• Simplificar el tratamiento de flujos de datos complejos

Además, esta actualización proporciona a los desarrolladores más flexibilidad y control, lo que les permite gestionar y optimizar mejor las respuestas de la API.

El equipo de Claude afirma que esta función mejorará notablemente la experiencia del usuario y ofrecerá una sólida compatibilidad con una gama más amplia de sectores.

NotebookLM incorpora ahora una función de entrada de imágenes que permite a los usuarios tomar imágenes de apuntes, páginas de libros de texto o diagramas y convertirlas en resúmenes, reflexiones y respuestas. La introducción de esta función supone una mayor integración de la tecnología de procesamiento de imágenes en el campo del procesamiento del lenguaje natural.

Ya sea una foto de notas manuscritas, una captura de pantalla de un libro de texto o un diagrama de una página web, elCuadernoLMAmbos pueden extraer información clave y generar el texto correspondiente. Esta tecnología no sólo mejora la eficacia del aprendizaje, sino que también resulta muy práctica para investigadores y estudiantes.

• Admite múltiples fuentes de imágenes: notas manuscritas, capturas de pantalla de libros de texto, gráficos web, etc.
• Extraiga automáticamente la información clave y genere resúmenes
• Aportar ideas y respuestas detalladas

Al combinar tecnologías de visión por ordenador y de procesamiento del lenguaje natural, NotebookLM es capaz de comprender y analizar el contenido de las imágenes con mayor precisión, proporcionando así a los usuarios una información más rica y completa.

Esta innovadora función mejorará enormemente la experiencia de aprendizaje del usuario, haciendo más cómoda y eficaz la adquisición de conocimientos.

Recientemente, ChatGPT anunció el lanzamiento de una función de chat en grupo en la que los usuarios pueden ahora colaborar con otras personas y con ChatGPT en la misma conversación. Esta nueva función se está probando actualmente en Japón, Nueva Zelanda, Corea del Sur y Taiwán.

Con esta innovadora función, los usuarios no sólo pueden comunicarse con amigos, familiares o colegas en tiempo real, sino también invocar las potentes capacidades de procesamiento lingüístico de ChatGPT directamente en la ventana de chat. Ya sea para discutir proyectos, compartir ideas o pedir consejo, esta interacción multipartita mejorará enormemente la eficacia de la comunicación y la experiencia del usuario.

Las características clave incluyen:

• Admite la comunicación en línea de varios usuarios al mismo tiempo
• Integración del Asistente Inteligente ChatGPT para obtener información y comentarios al instante
• Adecuado para diversos escenarios, como reuniones de equipo, encuentros familiares, etc.

Esta actualización supone otro gran avance en el modelo de interacción de ChatGPT, que ofrece a los usuarios una experiencia más rica y flexible.

En la conferencia AI Dev 25 x NYC, el reputado experto en IA Andrew Ng profundizó en las razones por las que la IA sigue acelerándose.Señaló que con el aumento significativo de la velocidad de codificaciónEl equipo de desarrollo puede crear prototipos más rápido que nunca. Esta rápida iteración hace que la innovación tecnológica y la optimización del producto sean más eficientes.

Sin embargo, Ng subrayó queEl verdadero cuello de botella en este momento es recoger las opiniones de los usuarios. Aunque los avances tecnológicos han agilizado mucho el proceso de desarrollo, el reto sigue siendo obtener y comprender a tiempo las necesidades reales de los usuarios.

Ng animó a los asistentes a establecer contactos, colaborar y trabajar juntos para crear futuras aplicaciones de IA. Mencionó que fue una conversación con Kirsty Tan en la última conferencia AI Dev 25 la que inspiró el proyecto AI Aspire. Estas interacciones y colaboraciones son cruciales para el avance de la IA.

En general, las ideas de Ng arrojan luz sobre los problemas y orientaciones fundamentales del campo actual de la IA, proporcionando una valiosa guía para desarrolladores e investigadores.

El equipo de desarrolladores de IA de Google explica cómo utilizar la herramienta de ejecución de código de la API Gemini para ejecutar código Python en el entorno de AI Studio con el fin de resolver problemas matemáticos complejos, realizar análisis de datos eficaces y permitir el razonamiento basado en código.

@nikitanamjoshi detalla cómo, con esta herramienta, los usuarios pueden escribir y ejecutar fácilmente código Python en AI Studio para abordar rápidamente diversas tareas computacionales. Por ejemplo, en lo que respecta a la resolución de problemas matemáticos, los usuarios pueden aprovechar las potentes bibliotecas de Python (como NumPy y SciPy) para realizar cálculos numéricos y simbólicos complejos.

Entre los escenarios de aplicación específicos se incluyen:

• Evaluación de riesgos y análisis cuantitativo en el sector financiero
• Modelización y simulación de datos en la investigación científica
• Enseñanza y experimentación de programación en línea para el sector educativo

Además, las herramientas de ejecución de código admiten la visualización de datos para ayudar a los usuarios a comprender los datos y los resultados de forma más intuitiva.

Con estas funciones, los desarrolladores e investigadores pueden completar sus tareas de trabajo de forma más eficiente y aumentar la productividad.

Meta ha logrado recientemente un gran avance en el área de la Generación Aumentada de Recuperación (RAG), resolviendo el mayor problema que ha aquejado durante mucho tiempo a esta tecnología. Los sistemas tradicionales de RAG suelen recuperar grandes bloques de documentos, aunque el usuario sólo necesite una pequeña parte de ellos. Esta práctica no sólo malgasta recursos informáticos, sino que hace que los usuarios paguen tarifas innecesarias.

Para abordar este problema, Meta introdujo REFRAG, un nuevo enfoque de la RAG.REFRAG mejora significativamente el rendimiento del sistema comprimiendo y filtrando el contexto en la capa de incrustación:

• Se acelera el tiempo hasta la primera ficha30,85 veces
• Ventana contextual ampliada16 veces
• Se reduce el número de fichas procesadas2-4 veces
• Supera al modelo LLaMA en 16 puntos de referencia RAG

REFRAG funciona de la siguiente manera:

1. Codificación y almacenamiento de documentos en una base de datos vectorial
2. Cuando llega una consulta, recupera el bloque de documentos pertinente de la forma habitual
3. Evaluación de incrustaciones comprimidas y selección del mejor bloque de documentos mediante una estrategia entrenada en aprendizaje por refuerzo
4. El bloque de documentos seleccionado se expande en una incrustación de tokens completa
5. Los bloques de documentos no marcados permanecen comprimidos o se filtran por completo.
6. Todos los contenidos se envían juntos al Big Language Model para su procesamiento

Este enfoque permite a REFRAG procesar más contexto a mayor velocidad sin pérdida de precisión. Esto es importante para los escenarios de aplicación que requieren un procesamiento eficiente de datos de texto a gran escala, como la gestión del conocimiento a nivel empresarial y el servicio de atención al cliente inteligente.

Estamos muy contentos de compartir la última versión de los resultados de SophontAI - elOpenMidnightEste es nuestro primer modelo basado en la patología.

OpenMidnight ha podido lograr los mismos resultados con sólo 12.000 imágenes de cortes completos yRecursos informáticos por valor de 1.600Se llegó a esta situación en elÚltimos niveles de rendimiento. Este eficaz método de formación abre nuevas posibilidades de investigación y aplicaciones en el campo de la patología.

Los modelos basados en la patología desempeñan un papel importante en el análisis de imágenes médicas y pueden ayudar a los médicos a mejorar la precisión y eficacia del diagnóstico. El éxito de OpenMidnight no sólo demuestra la viabilidad de entrenar modelos de alto rendimiento a bajo coste, sino que también puede impulsar el desarrollo de más tecnologías similares para seguir mejorando el nivel de inteligencia en el campo médico.

Esperamos que OpenMidnight sea útil en aplicaciones clínicas reales y proporcione un sólido apoyo a la investigación médica futura.

Stefano Pasquali, Director de Servicios Financieros de DomynAI, habló en la Cumbre AI Dev 25 en Nueva York, destacando el compromiso de DomynAI con la construcción de un ecosistema de IA transparente, auditable y autónomo. Afirmó.DomynAI cree en la combinación de innovación y responsabilidadAsí se conseguirá una solución más segura y fiable para el sector financiero.

En la actualidad, la tecnología de IA se utiliza cada vez más en el sector financiero, desde la gestión de riesgos hasta el asesoramiento inteligente sobre inversiones o la detección de fraudes, todo lo cual requiere un alto grado de confianza y transparencia. domynAI cumple los estrictos requisitos tanto de los reguladores como de los clientes en materia de privacidad y seguridad de los datos gracias a su avanzado marco tecnológico, que garantiza que los sistemas de IA no solo sean eficientes, sino también trazables y controlables en su funcionamiento.

Además, Pasquali mencionó que DomynAI está impulsando la adopción generalizada de la tecnología de IA en los servicios financieros, con el objetivo de mejorar la experiencia del usuario a través de la innovación tecnológica, garantizando al mismo tiempo la fiabilidad y seguridad del sistema.