Rob van Kranenburg es orador en el “Foro de Inteligencia Competitiva de Shanghai 2025”. Con su autorización, este artículo está escrito en base a su discurso y el contenido de su nuevo libro Statecraft and Policymaking in the Age of Digital Twins: Digital Democracy and the Internet of Things.
Esta es la edición de hoy de Se supone que el servicio de Internet por satélite DownloadThe es imposible de bloquear. + Los mensajes que circulan por el bloqueo de Internet de Irán sugieren que miles de personas han muerto.+ En el terreno, en el taller de reparación de Starlink más grande de Ucrania.
¡He aquí el centro de datos a hiperescala!
Del mismo modo, existen preocupaciones medioambientales. Para satisfacer sus necesidades de electricidad, los centros de datos suelen recurrir a formas de energía sucia. xAI, por ejemplo, famoso arrojó un montón de generadores contaminantes alimentados con metano
Publicado originalmente en technologyreview.com el 14 de enero de 2026.
Resumen:Este artículo presenta el Proyecto Synapse, un novedoso marco agente diseñado para la resolución autónoma de interrupciones en la entrega de última milla.
Resumen: Los modelos de lenguajes grandes (LLM) han demostrado capacidades prometedoras en la comprensión de gráficos atribuidos a texto (TAG). Los estudios recientes generalmente se centran en verbalizar las estructuras del gráfico a través de indicaciones hechas a mano, alimentando el nodo objetivo y su contexto de vecindario en los LLM.
Resumen: Como uno de los juegos tradicionales más extendidos a nivel mundial, el Mahjong internacional oficial se puede jugar y promocionar en línea a través de dispositivos remotos en lugar de requerir interacción cara a cara.
Resumen:A medida que los agentes modelo de lenguaje evolucionan de chatbots pasivos a asistentes proactivos que manejan datos personales, evaluar su adherencia a las normas sociales se vuelve cada vez más crítico, a menudo a través de la lente de la integridad contextual (CI).
Resumen:La rápida evolución de los modelos de lenguajes grandes multimodales (MLLM) ha avanzado en la automatización del flujo de trabajo; sin embargo, las investigaciones existentes se centran principalmente en los límites superiores del rendimiento en entornos estáticos, pasando por alto la solidez para la implementación estocástica en el mundo real.
