Artículos Relacionados con Agente

El Centro de Noticias de HTX ofrece los artículos más recientes y un análisis profundo sobre "Agente", cubriendo tendencias del mercado, actualizaciones de proyectos, desarrollos tecnológicos y políticas regulatorias en la industria de cripto.

DeepSeek V4 finalmente se lanza, rompiendo el monopolio de los modelos cerrados más potentes y anunciando colaboración con los chips de Huawei

DeepSeek-V4 ya está aquí: la nueva generación de modelos de inteligencia artificial de DeepSeek se lanza en versión preliminar y de código abierto. Incluye dos variantes: **DeepSeek-V4-Pro**, con 1,6 billones de parámetros y 49.000 millones de activaciones, diseñado para competir con los mejores modelos cerrados; y **DeepSeek-V4-Flash**, una versión más económica con 284.000 millones de parámetros y 13.000 millones de activaciones, optimizada para velocidad y eficiencia. Ambos soportan un contexto de 1 millón de tokens. Según la evaluación interna, DeepSeek-V4 supera a Claude Sonnet 4.5 en tareas de codificación con agentes y se acerca al rendimiento de Opus 4.6 en modo no reflexivo, aunque aún existe una brecha con el modo reflexivo de Opus. El modelo también destaca en conocimientos generales y razonamiento, situándose a la par de los principales modelos cerrados. La gran novedad es la implementación de un nuevo mecanismo de atención que permite el contexto extenso de manera eficiente, combinando compresión de tokens y atención dispersa (DSA). Además, DeepSeek anuncia que **a partir del segundo semestre de 2026, sus servicios admitirán chips Huawei**, reforzando la independencia tecnológica. La API ya está disponible, compatible con las interfaces de OpenAI y Anthropic, y los modelos antiguos se retirarán en julio de 2026. DeepSeek reafirma su compromiso con el avance en IA de código abierto, priorizando la innovación técnica sobre el ruido mediático.

marsbit04/24 04:26

DeepSeek V4 finalmente se lanza, rompiendo el monopolio de los modelos cerrados más potentes y anunciando colaboración con los chips de Huawei

marsbit04/24 04:26

K2.6 es el primer roadshow de Yang Zhilin

Resumen: Moonshot AI, la empresa de IA fundada por Yang Zhilin, lanzó su modelo Kimi K2.6 y aumentó el precio de la API en un 58%, la primera subida desde el lanzamiento de la serie K2. Este movimiento, junto con la comparación con modelos internacionales y el enfoque en clusters de agentes para empresas, se interpreta como una preparación para su OPI. Aunque Yang había declarado que no tenía prisa por salir a bolsa, los recientes desarrollos sugieren un cambio de estrategia. La valoración de la empresa ha alcanzado los 18.000 millones de dólares, impulsada por el éxito de sus competidores. El próximo modelo, K3, con billones de parámetros, podría ser la verdadera apuesta para la OPI, pero el tiempo apremia. K2.6 actúa como el primer ensayo para los inversores.

marsbit04/22 10:50

K2.6 es el primer roadshow de Yang Zhilin

marsbit04/22 10:50

Chips chinos, el punto de encuentro oculto entre DeepSeek y Kimi

Resumen: El 20 de abril, Kimi lanzó su modelo de código abierto K2.6, mejorando significativamente la capacidad de programación y de agente. Este modelo puede codificar ininterrumpidamente durante 13 horas y manejar más de 4000 líneas de código. Además, presenta avances en el procesamiento de contextos largos y en la capacidad de clusters de agentes, permitiendo hasta 300 subagentes trabajando en paralelo. Kimi también contribuyó a la comunidad con optimizadores como MuonClip y la arquitectura Kimi Linear. Un punto crucial es su propuesta "Prefill-as-a-Service", que permite el uso de hardware heterogéneo, incluyendo chips chinos, para reducir costos de inferencia. Esto marca un paso importante hacia la independencia de la tecnología china de chips y modelos.

marsbit04/22 07:02

Chips chinos, el punto de encuentro oculto entre DeepSeek y Kimi

marsbit04/22 07:02

Google realmente se apresura, actualiza en la madrugada el agente inteligente Deep Research, compatible con MCP y gráficos nativos

Google lanza dos nuevos agentes de investigación autónomos, Deep Research y Deep Research Max, basados en Gemini 3.1 Pro. Diseñados para uso empresarial y desarrolladores, permiten fusionar datos públicos con información privada mediante una sola API, integran el protocolo MCP para conectar con fuentes de datos externas y generan gráficos nativos en informes. Deep Research prioriza velocidad y bajo coste, mientras que Max se enfoca en análisis profundos con mayor procesamiento. Actualmente disponibles solo mediante API de pago, no para usuarios finales de la app Gemini. La actualización busca competir con herramientas como Hermes de OpenAI y Perplexity, orientándose a sectores como finanzas y consultoría que requieren análisis automatizados y visualizaciones integradas.

marsbit04/22 02:42

Google realmente se apresura, actualiza en la madrugada el agente inteligente Deep Research, compatible con MCP y gráficos nativos

marsbit04/22 02:42

Ant Group Digital Technology propone por primera vez una nueva arquitectura para la economía de agentes inteligentes, cubriendo cuatro aspectos: identidad, pagos, gestión de riesgos y cumplimiento

En el Hong Kong Web3 Festival, Ant Digital Technologies presentó por primera vez su arquitectura "4R Full-Stack" para la economía de agentes inteligentes. La propuesta aborda cuatro niveles clave: 1. **Agentic Runtime**: Con DTClaw como producto central, incorpora el modelo de seguridad CARLI para garantizar que el comportamiento de los agentes sea controlable, auditable y recuperable, compatible con múltiples modelos y estándares financieros. 2. **Payment Rails**: Establece canales de pago nativos en cadena que combinan decisiones inteligentes con tecnología de verificación, asegurando transacciones seguras, transparentes e inmutables. Incluye soluciones para micropagos y soporta activos multicadena. 3. **Agent Registry**: Utiliza identidades descentralizadas (DID) y el estándar ERC-8004 para registrar agentes en la cadena de bloques, facilitando la trazabilidad en sus interacciones. 4. **Root Infrastructure**: Aprovecha Jovay Layer2 para confirmaciones ultrarrápidas y ZKVM para computación verificable, resolviendo problemas de confianza en la economía de IA. Según Yan Ying, CTO de la compañía, la arquitectura busca cerrar las brechas actuales en ejecución, identidad, pagos y colaboración entre agentes, permitiendo que la IA opere con autonomía económica en un entorno seguro y regulado.

marsbit04/20 09:26

Ant Group Digital Technology propone por primera vez una nueva arquitectura para la economía de agentes inteligentes, cubriendo cuatro aspectos: identidad, pagos, gestión de riesgos y cumplimiento

marsbit04/20 09:26

Arbitraje de Harness, rescatando DeFi desde el borde del SaaS

# Resumen en español europeo El artículo explora la intersección entre la inteligencia artificial (IA) y las finanzas descentralizadas (DeFi), argumentando que el modelo organizativo y de *tokens* de la IA es más eficiente que el de DeFi. Señala que el capitalismo ha evolucionado hacia la cuantificación de la mano de obra y los datos de los usuarios, pero la organización humana sigue siendo difícil de medir. La IA, mediante *tokens* asequibles y *agents* prácticos, está transformando esto al convertir las capacidades humanas en *skills* cuantificables y redefinir la colaboración en espacios digitales (*Harness*). DeFi, aunque pionera, se ha convertido en un modelo SaaS tradicional, centrado en cobrar por transacciones en lugar de innovar. La IA amenaza este modelo al vender "capacidad de trabajo" en lugar de *tokens*, democratizando habilidades antes monopolizadas por grandes empresas. El autor sugiere que la IA puede reformar DeFi mejorando la seguridad de los contratos inteligentes (ej. con sistemas como Mythos), optimizando la organización humana y reinventando la economía de *tokens* para reflejar mejor el rendimiento del capital y el riesgo en tiempo real. Concluye que, aunque la IA reduce el valor de los datos y el contenido hasta casi cero, abre nuevas oportunidades económicas para los individuos, con *agents* manejando tareas repetitivas y micro-pagos, mientras el valor real reside en el comportamiento humano único.

marsbit04/19 01:28

Arbitraje de Harness, rescatando DeFi desde el borde del SaaS

marsbit04/19 01:28

0G Labs lanza una plataforma de desarrollo de IA de consumo basada en infraestructura descentralizada

0G Labs ha lanzado 0G App, una plataforma de desarrollo de IA descentralizada que permite a los usuarios crear aplicaciones utilizando instrucciones en lenguaje natural sin necesidad de código. Combina infraestructura descentralizada, entornos de ejecución confidenciales (TEE) para privacidad y verificación, y funciones integradas de implementación de agentes de IA y tokens. La plataforma utiliza hardware seguro de Intel TDX y NVIDIA H100/H200, y está impulsada inicialmente por el modelo GLM-5 de 744 mil millones de parámetros de Zhipu AI. Incluye un "Centro de Lanzadores" para aplicaciones, agentes y tokens, facilitando la usabilidad de Web2 con la infraestructura de Web3. Las aplicaciones se pueden implementar en Vercel con respaldo en almacenamiento descentralizado de 0G, utilizando el token $0G para recursos y pagos.

marsbit04/15 13:30

0G Labs lanza una plataforma de desarrollo de IA de consumo basada en infraestructura descentralizada

marsbit04/15 13:30

10 gráficos para entender la situación de la IA en 2026: La brecha entre China y EE.UU. es solo del 2,7%, y los puestos de trabajo para programadores menores de 25 años se reducen drásticamente

El informe AI Index 2026 de Stanford HAI revela que la IA se adopta globalmente más rápido que la PC e internet, pero persisten brechas regulatorias y laborales. La diferencia entre los mejores modelos de EE.UU. y China es de solo 2.7%, aunque EE.UU. lidera en inversión privada (23 veces mayor) y capacidad de cómputo, mientras China domina en investigación y robótica. La adopción de IA generativa alcanzó 53% en tres años, pero EE.UU. ocupa el puesto 24 mundial en adopción poblacional (28.3%). El empleo para desarrolladores de 22-25 años cayó 20% desde 2022. Los agentes de IA mejoraron significativamente, pero aún fallan en 1/3 de los casos. 73% de los expertos ven impactos positivos en el empleo, frente a solo 23% del público. La IA consume enormes recursos: GPT-4o usa agua equivalente a 12 millones de personas y energía comparable a Nueva York. El progreso depende críticamente de una frágil cadena de suministro de chips.

marsbit04/15 00:22

10 gráficos para entender la situación de la IA en 2026: La brecha entre China y EE.UU. es solo del 2,7%, y los puestos de trabajo para programadores menores de 25 años se reducen drásticamente

marsbit04/15 00:22

Alguien convirtió a Buffett y Munger en Agentes, y luego lo hizo de código abierto...

Resumen: El proyecto de código abierto "AI Hedge Fund", creado por el desarrollador independiente Virat Singh, ha ganado popularidad en GitHub. Simula un comité de inversión con 12 agentes de IA basados en legendarios inversores como Warren Buffett, Charlie Munger y Cathie Wood, cada uno con su filosofía de inversión distintiva. Seis agentes analistas adicionales (valoración, fundamentales, técnicos, sentimiento, riesgo y gestor de cartera) sintetizan las opiniones para tomar decisiones finales de compra/venta. El sistema, que utiliza LangGraph para orquestar los agentes y es compatible con 13 modelos de lenguaje grandes, permite realizar análisis en tiempo real y pruebas retrospectivas (backtesting) con datos históricos. Aunque es una herramienta educativa poderosa para aprender sobre agentes de IA, se advierte que no garantiza ganancias y que el riesgo en inversiones reales sigue siendo alto.

marsbit04/14 11:21

Alguien convirtió a Buffett y Munger en Agentes, y luego lo hizo de código abierto...

marsbit04/14 11:21

DeAgentAI anuncia la creación del Fondo de Ecosistema AIA, centrado en la carrera de "AI Agent + Physical AI"

DeAgentAI anuncia el lanzamiento del Fondo Ecosistémico AIA, centrado en la integración de "AI Agent + Physical AI". El fondo, respaldado por la infraestructura descentralizada de DeAgentAI en los ecosistemas SUI y BNB, tiene como objetivo incubar y acelerar aplicaciones de IA con capacidad de toma de decisiones autónomas, extendiendo la tecnología de IA desde el entorno digital al mundo físico. El fondo se centrará en dos áreas principales: 1. **AI Agent**: Proyectos con capacidad de decisión autónoma, ejecución en cadena y colaboración multiagente. 2. **Physical AI**: Infraestructura de hardware y optimización de potencia computacional para extender la capacidad de inferencia de IA al mundo real. Inversiones iniciales incluyen: - **AliceAI**: Sistema de toma de decisiones para mercados predictivos, que combina información descentralizada en señales verificables y ejecutables vía Telegram Bot. - **Chips ASIC para IA**: Diseñados para optimizar la eficiencia energética y reducir costes de inferencia, permitiendo que los Agent operen con mayor frecuencia y menor latencia. El fondo busca cerrar la brecha entre la inteligencia digital y la realidad física, impulsando la adopción masiva de Agent de IA mediante avances técnicos y de hardware.

marsbit04/14 10:26

DeAgentAI anuncia la creación del Fondo de Ecosistema AIA, centrado en la carrera de "AI Agent + Physical AI"