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IA y agentes

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Cue Turn Detection: teléfonos, benchmarks y límites

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Los tres valores de un peso ternario, menos uno, cero y más uno, conectados a una CPU IA y agentes

BitNet en CPU: 2B4T, requisitos de RAM y la cifra de 100B

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Ilustración sobre la atribución de costes de IA a pull requests, clientes y funciones con SuperPenguin IA y agentes

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Ilustración de resultados verificados de un dashboard de producto que se convierten en una actualización animada IA y agentes

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Kevin Riedl
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Directorio completo de artículos

  1. Cue Turn Detection: teléfonos, benchmarks y límites
  2. Google SAM ahora es Agent Mesh: MCP entre equipos
  3. EdgeQuake: GraphRAG en PostgreSQL y memoria MCP para agentes
  4. BitNet en CPU: 2B4T, requisitos de RAM y la cifra de 100B
  5. SuperPenguin: costes de IA por PR, cliente y función
  6. Claude Dashboards y Motion: de métricas a vídeos
  7. OpenAI Intelligent UI vs OpenUI: UI generativa para empresas
  8. Wally de RunAnywhere: coste por tarea de código aceptada
  9. Reducto para facturas alemanas: medir revisión humana
  10. OpenAI Decisions API: confianza, rechazos y enrutamiento
  11. Claude Model Router: qué modelo cambia y cuándo
  12. Cloudflare Clef vs. Jev: precios, pruebas y migración
  13. Context Language Models frente a compactación: qué probar
  14. Caveman 3.0 para Claude Code: compresión local, recuperación y benchmarks
  15. LiteLLM Lens: analizar trazas de agentes con SQL y APIs
  16. SmythOS Studio en tu servidor: Docker, costes y límites
  17. DeerFlow 2.0: Docker, sandboxes y memoria
  18. CLM-8B autoalojado: vLLM, caché y verificación
  19. AnyJev: calibración de LLM y sesgo por orden
  20. LiteAgents SDK: routing por turno, instalación y migración
  21. mcp-memory-service: memoria compartida para Claude Code y Cursor
  22. Claude Opus 5.5: usos, prompts y niveles de esfuerzo
  23. Laya y Jev en empresas: 6 flujos de trabajo prácticos
  24. Laya vs Jev: benchmarks y riesgo para startups de IA
  25. Jev AI: análisis del modelo de decisión para agentes
  26. SwarmLLM Review 2026: Inferencia LLM P2P entre móvil y portátil
  27. Review de Phonely Alma: ¿Está listo el LLM de voz para producción?
  28. Utopia: evaluar un grafo bitemporal empresarial
  29. NVIDIA PAIR: Routing de IA Local y la Brecha de AMD
  30. Análisis de Tencent Hy4 Preview: ¿Merece un piloto con contexto de 1M?
  31. PageLM: autoalojamiento y uso comercial
  32. Mac mini M6 vs Mac Studio M5 para IA local: guía de compra
  33. Análisis de FreeToken AI: ¿modelos MoE frontier en una GPU doméstica?
  34. Darkbloom AI: Inferencia Privada en Macs Inactivos
  35. Ox Alpha era GLM-5.3-Flash: qué ha cambiado
  36. Precios de Pika Audio API: ¿SFX cuesta de verdad 20 veces menos?
  37. La apuesta de $13M de Thunder Compute por virtualizar GPUs: guía de compra
  38. AirLLM con 4 GB de VRAM: cómo funciona la inferencia por capas
  39. Qwen3.8-27B: agentes de computer use autoalojados sin exportar capturas
  40. El stack vLLM y Triton de Netflix: 7 lecciones de producción
  41. Transformers.js en el navegador: cuándo llevar la IA local a tu producto
  42. Cómo autoalojar LiteLLM en producción: guía 2026
  43. Wiki empresarial preparada para IA: arquitectura e implementación
  44. ¿Claude añade marcas de agua al texto? Respuesta API 2026
  45. Review de OpenKB: compilador de conocimiento vs RAG
  46. Unsloth Desktop: ¿workstation privada de IA local?
  47. NeMo Switchyard 0.2: ¿routing de agentes sin entrenar?
  48. Firecrawl AnyDoc: 14 formatos a Markdown
  49. Muse Glimmer 30B: ¿está listo el agente local de Meta para producción?
  50. Routing de IA con OmniRoute: Setup y Checklist de Producción
  51. Gemini Robotics 2: control corporal completo y decisión de piloto
  52. pdf-inspector: parser PDF local antes del OCR
  53. Asistente de programación con IA local multimodal: voz, OCR y privacidad
  54. DeepSeek V4 Flash 0731 en un PC de IA: ¿qué funciona?
  55. Cómo afinar Gemma 4 gratis con Unsloth y Colab
  56. Taalas HC1 a examen: ¿compensa un ASIC para un solo LLM?
  57. ¿Qué LLM local puedes ejecutar? Guía de llmfit para tu hardware
  58. Miso TTS autoalojado vs API: coste, latencia y VRAM
  59. Comprime vectores RAG a 2 bits: ¿está lista para producción la cuantización sin datos?
  60. LMCache reportó un TTFT medio 13,7x menor con una caché KV compartida
  61. Compresión LLM sin Pérdida vs 8-bit GGUF: ¿Qué Está Listo?
  62. NVIDIA Nemotron 3.5 ASR: ¿Está listo el STT self-hosted para voice agents?
  63. Kimi K3 para Empresas de la UE: Coste API, Datos y Plan de Piloto
  64. Mesh LLM: ¿Puede un LLM Ejecutarse en Varios Ordenadores?
  65. Review de Bonsai 27B: ¿Puede un LLM de 27B Ejecutarse en un Móvil?
  66. Soofi S: ¿Está listo para empresas el LLM soberano de Alemania?
  67. Colibri Ejecuta GLM-5.2 en Hardware de Consumo. Esta Es la Trampa.
  68. Cuándo los Modelos Locales Superan a las APIs: Calculadora Break-Even para Empresas de la UE
  69. Calculadora de Costes LLM 2026: Coste por Tarea, No por Token
  70. Review de Pxpipe: ¿reduce un 60% el coste de Claude Code?
  71. Más barato por token todavía puede costar más por tarea
  72. Anthropic rechaza prohibir pesos abiertos. La guerra de costes sigue.
  73. Cuánto cuesta de verdad un asistente de IA interno en la región DACH (2026)
  74. Gateways LLM Comparados 2026: LiteLLM vs OpenRouter vs Portkey vs RouteLLM
  75. Alojar LLMs en la UE: Cuándo Salen a Cuenta los Open Weights
  76. LLM de pesos abiertos 2026: DeepSeek, Qwen, Kimi, GLM, Llama y Muse
  77. Cómo Reducir los Costes de Tokens LLM en 2026
  78. ¿Cuándo vale la pena construir un eval de LLM? Coste, ROI y confiar en el juez
  79. ¿RAG, fine-tuning o contexto largo? Comparativa 2026
  80. Costes de APIs LLM 2026. Cambio de Arquitectura
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