El ciclo de diseño de chips es probablemente uno de los procesos de ingeniería más complejos del mundo. El profesor Siddharth Garg, junto a otros colegas de la Universidad de Nueva York (NYU), reconoció hace años la necesidad de democratizar el diseño de chips y hacerlo más accesible para quienes no son especialistas. Este artículo cuenta su peripecia. Los investigadores comenzaron utilizando herramientas de IA para simplificar cada paso del proceso, desde la ideación hasta el silicio. Simultáneamente, abrieron estas herramientas en código abierto para que cualquiera pudiera acceder a ellas libremente. Finalmente, en 2025, concretaron el tercer componente del proceso de democratización: ofrecer cursos para capacitar a profesionales y estudiantes en el diseño de sus propios microchips. Uno de estos cursos, Chips4All, está concebido para enseñar diseño de microchips a los estudiantes de posgrado de la NYU.
Emerge el potencial de los Modelos de Lenguaje Recursivos. Este paper propone los Modelos de Lenguaje Recursivos (RLM), una estrategia general de inferencia que trata las indicaciones largas como parte de un entorno externo y permite que un modelo de lenguaje grande (LLM) examine, descomponga y se llame recursivamente. Los investigadores del MIT han observado que los RLM gestionan con éxito entradas hasta dos órdenes de magnitud más allá de las ventanas de contexto del modelo e, incluso para indicaciones más cortas, superan considerablemente la calidad de los LLM básicos y los andamiajes comunes de contexto largo en cuatro tareas diversas, a la vez que ofrecen un coste por consulta comparable (o incluso inferior).
El año en que Estados Unidos se volvió (un poco) socialista El Gobierno de Estados Unidos no había tomado una participación directa en una empresa comercial saludable desde al menos la década de 1950. En 2025, ha entrado en el capital de 14 compañías, y hay más en camino. Según Scott Lincicome, vicepresidente de economía general y del Centro Herbert A. Stiefel de Estudios de Política Comercial de Catos Institute, es posible que sean estas medidas (no los aranceles de Trump, ni las redadas de deportación del ICE, ni DOGE, ni la “One Big Beautiful Bill”, ni ninguna otra cosa) las que acaben resulten ser el legado “más importante e ignominioso” de 2025.
Un nuevo modelo de IA puede predecir el riesgo de 130 enfermedades a partir de una sola noche de sueño Los autores entrenaron un modelo base con 585.000 horas de grabaciones de sueño nocturno recopiladas de 65.000 personas. Estos datos son excepcionalmente ricos y combinan actividad cerebral, señales cardíacas, tono muscular y patrones respiratorios, y se vincularon a los registros médicos electrónicos de los participantes. El modelo predice el riesgo de una amplia gama de enfermedades, incluidas demencia, insuficiencia cardíaca, enfermedad renal y accidente cerebrovascular… y lo puede hacer años antes del diagnóstico clínico. Otro gran ejemplo de cómo la IA puede transformar la detección temprana de enfermedades y la medicina preventiva.
Investigar con modelos estadísticos alineados con las concepciones ideológicas previas influye en los resultados Es más probable que los investigadores elijan modelos estadísticos cuyos resultados se alineen con sus concepciones ideológicas previas. 71 equipos de investigación analizaron independientemente el mismo conjunto de datos sobre el efecto de la inmigración en el apoyo público a los programas de bienestar social. Los equipos compuestos por investigadores proinmigración tuvieron mayor probabilidad de concluir que el efecto fue positivo. Los equipos compuestos por investigadores antiinmigración tuvieron mayor probabilidad de encontrar un efecto negativo. Analizaron literalmente el mismo conjunto de datos.
Bonus track: ¿un artículo absurdo? Un salmón muerto reacciona ante fotografías de humanos En 2009, unos neurocientíficos introdujeron un salmón muerto en un escáner de resonancia magnética funcional. Le mostraron fotografías de humanos en situaciones sociales y le pidieron que infiriera la emoción experimentada por la persona en cada imagen. ¿Los resultados? Varias regiones del cerebro del salmón mostraron una activación estadísticamente significativa. ¿Esto proporciona evidencia de una adopción de perspectiva interespecies post mortem? No exactamente. Lo que sí muestra es algo más importante, aunque algo más aburrido: cuando los datos son suficientemente complejos, resulta increíblemente fácil encontrar resultados significativos, a menos que los controles estadísticos y las comparaciones múltiples se manejen con sumo cuidado.
