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JustinKing
JustinKing
3 de abril de 2026

Investigadores de Apple y de la Universidad de Hong Kong han presentado el marco de renderizado LGTM (Less Gaussians Texture More). Este marco supera los cuellos de botella del renderizado 4K al desacoplar la geometría de la escena 3D y las texturas. Este enfoque en dos pasos reduce las exigencias computacionales, lo que permite obtener imágenes más fluidas y de mayor calidad para dispositivos como las gafas Apple Vision Pro.

Investigadores de Apple y de la Universidad de Hong Kong han presentado el marco de renderizado LGTM (Less Gaussians Texture More). Este marco supera los cuellos de botella del renderizado 4K al desacoplar la geometría de la escena 3D y las texturas. Este enfoque en dos pasos reduce las exigencias computacionales, lo que permite obtener imágenes más fluidas y de mayor calidad para dispositivos como las gafas Apple Vision Pro. Investigadores de Apple y de la Universidad de Hong Kong han presentado el marco de renderizado LGTM (Less Gaussians Texture More). Este marco supera los cuellos de botella del renderizado 4K al desacoplar la geometría de la escena 3D y las texturas. Este enfoque en dos pasos reduce las exigencias computacionales, lo que permite obtener imágenes más fluidas y de mayor calidad para dispositivos como las gafas Apple Vision Pro.
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Autor JoseGonzalez JoseGonzalez 16 de septiembre de 2026
iFLYTEK lanzó Spark-Audio-1.0-Preview, un modelo de base de voz completamente nacional entrenado con recursos computacionales locales. Admite entrada de texto y voz con salida de texto, procesando transcripción, traducción y reconocimiento de dialectos en 99 idiomas y 202 dialectos. El modelo avanza más allá de la conversión básica hacia una comprensión profunda del audio, con características como identificación del hablante, análisis de emociones y reconocimiento de sonidos ambientales. Actualmente está disponible para experiencia pública, con acceso a la API próximamente a través de la Plataforma Abierta de iFLYTEK.
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Autor PaulLopez PaulLopez 16 de septiembre de 2026
El modelo de inteligencia artificial de código abierto Qwen3.8-27B del laboratorio Tongyi de Alibaba se ha convertido en el modelo de código abierto más popular en Hugging Face, superando a FLUX.1, DeepSeek-R1, Kimi-K3 y Meta-Llama-3. La clasificación se basa en los "me gusta" de los desarrolladores, no en benchmarks o tamaño, y este logro destaca la superior practicidad, facilidad de uso y sólida reputación comunitaria de Qwen3.8-27B como el principal modelo de código abierto a nivel global.
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Autor GaryPerez GaryPerez 16 de septiembre de 2026
iFLYTEK lanzó Spark-Audio-1.0-Preview, un modelo base de voz entrenado con potencia computacional completamente nacional. A diferencia de los sistemas en cascada tradicionales que convierten el habla en texto, este modelo comprende directamente el audio, capturando semántica, emociones y sonidos ambientales. Construido con un codificador de audio de 0.65B y un LLM de 30B-A3B, admite 99 idiomas y 202 dialectos. Supera a la competencia en escenarios ruidosos y alcanza el estado del arte (SOTA) en reconocimiento chino-inglés. El modelo permite tareas como análisis de sentimiento y preguntas y respuestas complejas, marcando un cambio desde la transcripción hacia una verdadera comprensión del audio. El acceso mediante API estará disponible próximamente a través de la Plataforma Abierta de iFLYTEK.
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Autor EricMartin EricMartin 16 de septiembre de 2026
Nubia lanza NaviX Ultra, el primer smartphone de agente de IA producido en masa impulsado por Dou Bao. Las características principales incluyen un botón de huella digital de IA, un modelo de voz completo de doble vía que soporta dialectos, ejecución autónoma de tareas complejas y funciones de memoria personal. El dispositivo permite interacción continua, operaciones en cadena larga y servicios de IA seguros y autorizados, marcando el cambio de prototipos a teléfonos inteligentes con IA comerciales.
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Autor MarkSmith MarkSmith 16 de septiembre de 2026
Cloudflare ha presentado Disallow AI Training, una función que permite a los administradores de sitios bloquear a los rastreadores de inteligencia artificial mientras mantiene el acceso a los motores de búsqueda. Apple, Google y Microsoft se han comprometido a cumplir con esta norma. La herramienta distingue entre los rastreadores mixtos responsables y otros, con una migración automática para la mayoría de los clientes existentes. Google está lanzando pronto una herramienta de transparencia, Apple está desarrollando una herramienta similar a nivel de URL y Microsoft planea apoyar la exclusión mediante robots.txt para el entrenamiento de IA a principios de 2027.
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