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10 noticias relacionadas con esta etiqueta.
La industria busca reducir la dependencia de proveedores consolidados como Nvidia, OpenAI y Anthropic mediante la commoditización de la inteligencia artificial. Este movimiento apunta a distribuir el acceso a tecnologías de IA entre más actores del mercado.
Fuente: Electronics Weekly
NVIDIA lanzó Gated DeltaNet-2, una arquitectura de atención lineal que mejora la gestión de memoria en modelos de lenguaje al separar el control de borrado y escritura de datos. Con 1.3B parámetros, supera a Mamba-2 y Mamba-3 en tareas de razonamiento y recuperación de contexto extendido.
Fuente: MarkTechPost
NVIDIA presenta Nemotron-Labs Diffusion, una arquitectura innovadora que acelera significativamente la generación de texto mediante modelos de difusión. La tecnología promete reducir latencias en aplicaciones de IA generativa para infraestructuras industriales y empresariales.
Fuente: Hugging Face Blog
Aetina mostró en COMPUTEX 2026 demostraciones vivas de sistemas IA basados en NVIDIA, automatización robótica, modelos de lenguaje visual ligeros y flujos de trabajo con agentes IA que procesan datos en tiempo real en el perímetro de la red.
Fuente: Manufacturing Tomorrow
El fabricante de GPUs anunció resultados financieros históricos para el primer trimestre fiscal 2026, con ingresos de $81.6 mil millones, un crecimiento de 85% interanual. La compañía proyecta alcanzar $91 mil millones en el siguiente trimestre, evidenciando la demanda sostenida de aceleradores de i
Fuente: Electronics Weekly
Jensen Huang, CEO de Nvidia, proyecta que los procesadores para agentes de inteligencia artificial representarán una oportunidad de mercado sin precedentes de $200 mil millones.
Fuente: TechCrunch AI
El fabricante de GPUs comunicó ingresos históricos tras el cierre de mercado, aunque proyecta una desaceleración en el crecimiento de ingresos para el próximo trimestre.
Fuente: TechCrunch AI
NVIDIA presentó Nemotron-Labs-Diffusion, una familia de modelos de lenguaje que integra tres modos de decodificación en una sola arquitectura. Disponible en variantes de 3B, 8B y 14B parámetros, alcanza 6× más tokens por paso que Qwen3-8B.
Fuente: MarkTechPost
NVIDIA desarrolla un nuevo formato de precisión reducida llamado NVFP4 que permite entrenar modelos de lenguaje grandes a solo 4 bits, validado exitosamente en un modelo híbrido de 12 mil millones de parámetros con 10 billones de tokens, manteniendo precisión comparable a formatos de mayor precisión
Fuente: MarkTechPost
En la conferencia GTC 2026 de NVIDIA, Schneider Electric como patrocinador diamante presentó soluciones para llevar sistemas de IA desde prototipos experimentales a producción industrial a gran escala.
Fuente: Schneider Electric Blog