Un sensor de gas MQ-2 real detecta humo y alimenta datos en vivo a un muestreador LLM, ajustando temperatura, top_p y top_k en tiempo real. A medida que aumenta el humo, el habla del robot se vuelve más repetitiva y asociativa, sin un modo 'drogado' pregrabado, demostrando el comportamiento del modelo en vivo impulsado por una entrada física.
Mi robot maleta se pone loco con un sensor de gas real
Qwen 3.8 27B con perfil de razonamiento xhigh mantiene 90°C en AMD RX 7900 XT
Un usuario informa que ejecuta el modelo Qwen 3.8 27B con la cuantización GGUF UD-Q5_K_M y un perfil de esfuerzo de razonamiento xhigh para tareas extensas de codificación usando OpenCode.
Anthropic abre la vista previa de investigación del Estándar de Hardware de Modelos para el control de dispositivos de agentes de IA
Anthropic y el Campus de Investigación HHMI Janelia han abierto una vista previa de investigación del Estándar de Hardware de Modelos (MHS), una especificación compartida diseñada para permitir que los agentes de IA operen con seguridad dispositivos físicos en laboratorios e instalaciones de fabricación. El estándar reduce el tiempo de integración de hardware de semanas o meses a horas al proporcionar un controlador unificado que traduce entre sistemas operativos e interfaces de hardware diversas.
OpenAI informa que el chip Jalapeño supera a NVIDIA GB200/GB300 en eficiencia y latencia
En la 37ª conferencia Hot Chips, OpenAI presentó detalles de las pruebas de rendimiento para su chip de inferencia personalizado, Jalapeño, afirmando un rendimiento superior por vatio en comparación con los sistemas GB200 y GB300 de NVIDIA. El chip entrega entre 1,5 y 1,9 veces más trabajo por vatio en el pico de rendimiento y una latencia de extremo a extremo entre 1,7 y 3,6 veces menor, con la implementación en la infraestructura de OpenAI programada para finales de año.
OpenAI publica las pruebas de rendimiento del chip de inferencia Jalapeño; Perplexity lanza la Computadora Portátil local
OpenAI publicó los detalles de las pruebas de rendimiento para su chip de inferencia personalizado, Jalapeño, afirmando una mayor eficiencia y menor latencia en comparación con los sistemas NVIDIA GB200/GB300. Simultáneamente, Perplexity lanzó la Computadora Portátil sobre hardware NVIDIA DGX Spark, permitiendo la orquestación completa de agentes de forma local sin dependencia de la nube.
Actualizaciones de Muse Spark 1.2 de Meta y GPT-5.6 Sol de OpenAI
Meta anunció que su modelo Muse Spark 1.2 logró un rendimiento de medalla de oro en cinco Olimpiadas de STEM y entró en el top 5 del Índice Vals a $0.69/prueba, según se informa, 3 veces más barato que Kimi. Meta atribuyó estas ganancias a la orquestación multiagente con razonamiento paralelo, destacando puntuaciones perfectas en teoría en APhO e IPhO sin herramientas externas.