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Corrección de error en operación de tensor APE para DeepSeek4 en llama-arch

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El equipo de llama.cpp ha lanzado una corrección en la arquitectura llama-arch, específicamente en la operación de tensor APE utilizada por el modelo DeepSeek4. Este fallo podía provocar comportamientos anómalos al ejecutar inferencias con dicho modelo en instalaciones autoalojadas. Con esta actualización, los usuarios que implementan DeepSeek4 en sus propios servidores disfrutarán de mayor fiabilidad […]

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n8n 2.32.0: Constructor de IA más potente, núcleo robusto y nuevas integraciones

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Constructor de IA más robusto El constructor de IA recibe múltiples correcciones y funciones: ahora respeta las condiciones de versión al generar definiciones de nodos, abre la vista previa del chat en la misma pestaña y permite publicar o despublicar agentes como entidades de primera clase. También se mejoró la edición de canales (como Slack)

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LangChain-xAI 1.3.0: control de razonamiento y mejor integración con la API de xAI

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La nueva versión 1.3.0 de langchain-xai introduce una característica destacada para los modelos de chat: el parámetro reasoning_effort, que ahora se maneja de forma estándar y permite a los usuarios autogestionados ajustar el esfuerzo de razonamiento de las respuestas. Además, la integración con xAI se afina con el soporte del alias base_url y la variable

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Versión de parche v5.14.1

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Esta actualización resuelve varios inconvenientes que aparecieron tras la integración del modelo Inkling. El problema más notable afectaba a los modelos que utilizan EncoderDecoderCache durante la generación asistida, causando fallos en el proceso. Asimismo, se corrigió un error que podía surgir durante la etapa de precarga (prefill) al emplear StaticCache y sdpa sin relleno en

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llama.cpp acelera operaciones get_rows en CUDA con vectorización int4

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La última compilación de llama.cpp incorpora una importante optimización para kernels CUDA que acelera las operaciones de recolección de filas (get_rows) cuando origen y destino comparten el mismo tipo de dato. Anteriormente, la función k_get_rows_float copiaba elemento por elemento con un hilo por valor, recalculando trabajo invariante para cada elemento. Ahora se ha extraído esa

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Ollama v0.32.2-rc0: Mejoras en el agente, actualización de modelos y refuerzo del entorno de compilación

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La versión candidata v0.32.2-rc0 de Ollama se centra en pulir la experiencia del agente y la interfaz de terminal. Se ha realizado una limpieza profunda del código del agente, eliminando envoltorios de prompts obsoletos y comandos independientes redundantes, además de reordenar instrucciones de trabajo y mejorar la semántica, la UX y el flujo de desarrollo.

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Resumen semanal de AWS: Configuración de Lambda en un clic, modelos GPT-5.6 de OpenAI en Bedrock y más (20 de julio de 2026)

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La semana pasada, mi equipo visitó Seúl para reunirse con los líderes del Grupo de Usuarios de AWS en Corea (AWSKRUG). AWSKRUG es la comunidad de desarrolladores en la nube más grande de Corea, con 20 grupos de meetup organizados por tema y área que colectivamente organizan más de 100 eventos al año, principalmente en

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