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Sobre

Cubro inteligencia artificial y tecnología. Sigo este campo desde hace más de una década y trato de leerlo como un sistema, no como una sucesión de novedades sueltas: entiendo el arco que va de la IA simbólica y los sistemas expertos de los años ochenta al aprendizaje profundo que reordenó todo a partir de 2012, y de ahí a los modelos de frontera que hoy razonan, programan y operan como agentes. Esa historia me sirve para ubicar cada anuncio en su lugar y medirlo contra lo que ya existía. Leo el material de primera mano: los papers, las model cards, los reportes técnicos y los tableros de benchmarks que publican OpenAI, Anthropic, xAI, Zhipu y Moonshot, además de la literatura académica de la que salen. Mi tarea es reconstruir con precisión qué introduce cada lanzamiento (una arquitectura, un método de entrenamiento, un salto de contexto o de costo por token) y contrastarlo con lo que la propia documentación deja fuera: el margen de error de una evaluación, las condiciones en que se corrió, lo que la demostración eligió no mostrar. Escribo para el lector que quiere entender el mecanismo, no solo el titular. Explico cada término técnico la primera vez que aparece y acompaño cada cifra con su fuente y su fecha. No traduzco el rigor en simplificación ni el entusiasmo en promesa: si un modelo mejora en una métrica, digo cuál, cuánto y frente a qué línea de base. Lo que aporto es contexto, jerarquía y exactitud sobre un campo donde el ruido supera con holgura a la señal.