IA y Machine Learning

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Lanzamiento de llama.cpp b10240 con aviso de cambio de puerto del servidor

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Cambio inminente en el puerto predeterminado del servidor El nuevo lanzamiento b10240 de llama.cpp introduce un aviso importante para los usuarios del servidor: en una futura actualización, el puerto por defecto cambiará del actual 8080 al 9931. Esta modificación busca homogenizar la configuración y evitar conflictos con otros servicios. Se recomienda a los administradores que […]

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Nueva versión de llama.cpp: soporte mejorado para el modelo Qwen3

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La más reciente actualización de llama.cpp trae importantes mejoras para el modelo Qwen3, centradas en la interpretación de herramientas y llamadas a funciones. Se integró un analizador especializado que incluye un componente para etiquetas de pensamiento, junto con una refactorización que añade un ayudante de permutación. Además, se habilitó el soporte para la omisión de

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llama.cpp incorpora llamadas a herramientas en el modo razonamiento para el modelo DS4

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La nueva versión de llama.cpp (build b10217) trae una mejora significativa para los usuarios de modelos de lenguaje: ahora es posible activar las llamadas a herramientas (tool calls) durante el proceso de reflexión interna del modelo DS4. Esta funcionalidad, integrada en el chat, permite que el asistente utilice herramientas externas como parte de su razonamiento,

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langchain-core 1.5.3 llega con una corrección clave para entornos autoalojados

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Se ha lanzado la versión 1.5.3 de langchain-core, la biblioteca fundamental del ecosistema LangChain. Esta actualización, que sucede a la 1.5.2, incorpora correcciones importantes para quienes gestionan sus propias instancias. Una de las novedades clave es una mejora en el manejo de claves API: ahora, si no se encuentra configurada la clave específica para el

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llama.cpp lanza la build b10203 con soporte SYCL para multiplicación de matrices q2_0

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La nueva versión b10203 de llama.cpp incorpora una mejora significativa para quienes utilizan aceleración SYCL en GPUs Intel: ahora es compatible con la multiplicación de matrices cuantizadas en formato q2_0. Esto significa que los modelos que aprovechan esta cuantización podrán ejecutarse con mayor rendimiento en entornos que dependen de SYCL, lo que se traduce en

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Llama.cpp lanza la versión b10189 con optimización del grafo M3 y binarios para múltiples plataformas

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La nueva versión b10189 de llama.cpp incluye una mejora técnica importante: se ha eliminado una operación personalizada de CPU del grafo M3, reemplazándola por operaciones estándar. Este cambio simplifica la arquitectura y puede facilitar el mantenimiento y la compatibilidad futura del motor de inferencia. Como es habitual, la actualización viene acompañada de binarios precompilados para

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LangChain Core 1.5.2 llega con correcciones y actualizaciones de dependencias

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Se ha publicado la versión 1.5.2 de LangChain Core, que trae una corrección importante y varias actualizaciones de mantenimiento en sus dependencias. La principal novedad es la solución de un fallo relacionado con el manejo de cadenas vacías en las variables de entorno del gateway. Este ajuste evita comportamientos inesperados cuando se configuran entornos con

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llama.cpp b10176: Nueva función tensor_memset en RPC y binarios multiplataforma

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Mejora en la comunicación remota con tensor_memset La versión b10176 de llama.cpp introduce una adición significativa al módulo de RPC: la función tensor_memset. Esta permite inicializar de forma eficiente la memoria de los tensores durante las llamadas a procedimientos remotos, lo que resulta especialmente valioso para quienes despliegan modelos en entornos autogestionados con cargas distribuidas.

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LangChain Fireworks 1.5.2: Nuevos perfiles de modelo para una integración más actualizada

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Acaba de publicarse la versión 1.5.2 de langchain-fireworks, una actualización que se centra en la renovación de los perfiles de modelo. Este proceso, que se ha repetido en varias ocasiones durante el ciclo de desarrollo, garantiza que la librería esté al día con los últimos modelos ofrecidos por Fireworks AI. Para los usuarios que gestionan

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Llama.cpp estrena kernel FWHT en el backend Metal para acelerar el rendimiento en Apple Silicon

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La nueva versión de llama.cpp incorpora un kernel FWHT (Transformada Rápida de Walsh-Hadamard) en su backend Metal, optimizando el procesamiento en dispositivos con chips Apple Silicon. Este avance, desarrollado por YiChen Lv y Georgi Gerganov, permite aprovechar mejor las capacidades de la GPU en macOS e iOS, reduciendo los tiempos de inferencia en modelos de

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