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Una startup apuesta a usar millones de horas de gameplay para entrenar agentes de IA que desarrollen intuición similar a la humana. La compañía ha recaudado capital significativo para escalar esta metodología de entrenamiento basada en datos de acción.
Fuente: TechCrunch AI
Tencent abrió el código fuente de TencentDB Agent Memory, un sistema de memoria completamente local para agentes de inteligencia artificial. El sistema combina memoria simbólica a corto plazo con una pirámide de memoria a largo plazo de 4 niveles, logrando reducciones de tokens del 61% y mejoras de
Fuente: MarkTechPost
Alibaba lanzó Qwen3.7-Max, un modelo de agente IA con capacidad de procesamiento de 1 millón de tokens y modo de razonamiento extendido, optimizado para automatización de flujos de trabajo complejos y tareas de codificación.
Fuente: MarkTechPost