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Search ArticlesEl LHC no halló agujeros negros cuánticos: por qué importa
✨︎ Resumen (TL;DR): UCSB revisó colisiones del detector CMS registradas entre 2016 y 2018 y no encontró agujeros negros cuánticos. La búsqueda no detectó esos objetos hasta cerca de 12 TeV y, bajo los parámetros de los modelos estudiados, indica que no puede haber más de 2 dimensiones extra. El equipo estrenó un método de machine learning, también buscó esfalerones y no halló ninguno.
ADN de libros medievales revela 3,700 años de viruela ovina
✨︎ Resumen (TL;DR): University College Dublin (UCD) dirigió un equipo que extrajo ADN de pergaminos medievales para rastrear la viruela ovina. El estudio ensambló 21 genomas virales y cubrió desde 1700 a. C. hasta 1917 d. C. En Grecia, el brote actual llevó al sacrificio de más de 420,000 ovejas y cabras desde agosto de 2024.
RamanOmics identifica células zombi del envejecimiento
✨︎ Resumen (TL;DR): RamanOmics combina imagen Raman, secuenciación de ARN y aprendizaje automático para localizar células senescentes en tejido de ratón sin destruirlo. Una firma de lípidos entre 1131 y 1135 cm⁻¹ apareció de forma consistente en pulmón y piel; la precisión pasó de 0.74 a 0.78 en pulmón y de 0.62 a 0.65 en piel. El método podría seguir el envejecimiento y evaluar senolíticos, pero todavía necesita validación en otros tejidos y en personas.
Glaciares rocosos de Utah liberan agua en la sequía
✨︎ Resumen (TL;DR): Geólogos de la Universidad de Utah midieron con un gravímetro el hielo oculto bajo el monte Timpanogos. El glaciar guarda alrededor de 1.5 millones de metros cúbicos de hielo, equivalentes a 600 albercas olímpicas. Una revisión de casi 100 glaciares rocosos encontró que casi todos seguían alimentando arroyos al final del verano. Geólogos de la Universidad de Utah calcularon que el glaciar rocoso bajo el monte Timpanogos guarda 1.5 millones de metros cúbicos de hielo.
Si Yellowstone erupcionara: hasta 1,300 millones de muertes
✨︎ Resumen (TL;DR): Una supererupción VEI 8 produciría una columna de ceniza y flujos piroclásticos, y repartiría material fino a miles de kilómetros. Los cálculos citados estiman entre 700 y 1,300 millones de muertes prematuras y un enfriamiento global cercano a 1.5 °C durante varios años. El USGS calcula una probabilidad anual de alrededor de una en 730,000; Yellowstone mantiene el nivel de alerta en normal.
OpenAI y Anthropic negociaron pruebas cruzadas de IA
✨︎ Resumen (TL;DR): OpenAI y Anthropic negociaron a principios de 2026 un acuerdo legalmente vinculante para probar los modelos comerciales de la otra empresa mediante sus APIs, pero no se confirmó la firma. El plan excluía modelos inéditos y sus pesos, además de exigir que ambas compañías no conservaran los datos usados durante las pruebas.
Alibaba planea una IA de hasta 10 billones de parámetros
✨︎ Resumen (TL;DR): Alibaba planea entrenar un modelo de IA de entre 5 y 10 billones de parámetros, pero todavía no anunció una fecha de lanzamiento. La escala sería aproximadamente de dos a cuatro veces la de Qwen3.8-Max, su modelo insignia de 2.4 billones. El plan también contempla el chip Zhenwu V900 y superar los 20 gigavatios de capacidad global de centros de datos para 2032. Alibaba planea entrenar un modelo de IA de entre 5 y 10 billones de parámetros.
Xiaomi libera MiMo-V2.6 Pro y afirma paridad con Opus 5
✨︎ Resumen (TL;DR): Xiaomi liberó MiMo-V2.6-Pro y Flash con pesos bajo licencia MIT, informe técnico, código de RL y más de 7,000 entornos de tareas. MiMo-V2.6-Pro reúne 1.02 billones de parámetros totales y activa 42,000 millones por token; Flash suma 309,000 millones y activa 15,000 millones. Xiaomi reporta resultados cercanos a Claude Opus 5 y GPT-5.6 Sol, pero su tabla deja ventajas repartidas y una brecha clara en ExploitBench.
Harvey y startups usan modelos abiertos para reducir costos
✨︎ Resumen (TL;DR): Harvey lanzó Tenet, un modelo postentrenado sobre Kimi K3, para tareas jurídicas de largo alcance. Su consumo de tokens creció más de 20 veces desde enero y su margen bruto cayó de cerca de 50% al inicio de 2026 a menos 50% en junio. Abridge, Decagon, Ramp y Rogo también controlan o evalúan modelos propios para tareas especializadas.
OpenAI crea grupo para revisar más de 100 problemas
✨︎ Resumen (TL;DR): OpenAI afirma que un modelo interno, cuyo entrenamiento comenzó el 28 de agosto, resolvió más de 100 problemas abiertos; además, presentó Navier-Stokes como resuelto el 8 de septiembre. El grupo independiente reúne a nueve matemáticos y asesorará sobre la relevancia, revisión y publicación de los resultados. El órgano no certifica soluciones ni puede imponer decisiones a OpenAI; todavía faltan manuscritos completos y escrutinio externo.