Categoría
10 artículos en esta categoría.
NotebookLM deja subir tus propios documentos y hace preguntas sobre ellos con contexto real. El modo Audio Overviews que genera podcasts a partir de PDFs fue inesperadamente viral. Repasamos qué hace bien.
LM Studio ofrece una alternativa a Ollama con interfaz gráfica: descarga modelos desde HuggingFace, los gestiona y expone una API local compatible con OpenAI. Ideal para quien no quiere configurar nada manualmente.
MCP define cómo los modelos de lenguaje se conectan con fuentes de datos, herramientas externas y sistemas. Anthropic lo publicó como estándar abierto y varios proveedores lo están adoptando.
Anthropic lanzó en beta la capacidad de Claude para controlar un ordenador mediante capturas de pantalla. Revisamos cómo funciona, para qué sirve hoy y por qué todavía no reemplaza la automatización tradicional.
Groq usa chips LPU propios en lugar de GPUs para inferencia de LLMs. El resultado: velocidades que hacen que la generación de texto parezca instantánea. Revisamos cuándo esto importa y cuándo no.
GitHub integró un marketplace de modelos donde puedes experimentar con GPT-4o, Llama 3 y otros directamente desde github.com, con créditos gratuitos para desarrollo y una API unificada.
El AI SDK de Vercel unifica la interfaz para OpenAI, Anthropic, Google y otros proveedores. Streaming, generación de objetos estructurados y herramientas con una API consistente.
Ollama simplifica radicalmente correr modelos de lenguaje en tu propia máquina. Un repaso de cómo funciona, qué modelos soporta y cuándo tiene sentido frente a usar una API en la nube.
Cursor es un fork de VS Code con integración nativa de LLMs. Más que un plugin, cambia el modelo mental de cómo interactuar con el código. Repasamos qué lo diferencia de GitHub Copilot y cuándo merece el cambio.
GitHub presentó Copilot Workspace como el siguiente paso después del autocompletado: un entorno donde describes una tarea en lenguaje natural y el modelo propone, explica y ejecuta los cambios en tu repositorio.