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Axios informa que, durante reuniones en Washington la pasada semana, el CEO de OpenAI, Sam Altman, ha centrado buena parte de las conversaciones en la presentación previa de las capacidades de “Astra”, la familia de modelos de ChatGPT todavía no publicada comercialmente. El artículo describe encuentros con miembros del Congreso y la Casa Blanca donde se mostraron avances y se discutieron implicaciones de seguridad y gobernanza; no se anuncia disponibilidad ni detalles técnicos completos sobre Astra en la nota. La pieza subraya el interés regulatorio y la necesidad de explicar capacidades y límites antes de su despliegue público.
[Fuente: Axios AM (newsletter)]. (axios.com)
Las notas de lanzamiento de Google Cloud indican que el modelo “Gemini 3.5 Flash” dejará de estar disponible en la región global dentro de la aplicación Gemini Enterprise el 4 de agosto de 2026. El cambio forma parte de las actualizaciones de modelos y regiones en los servicios administrados; la entrada en las release notes apunta a la remoción planificada y recomienda que clientes que dependan de esa variante revisen sus despliegues y configuraciones de modelo. No se anuncian nuevas sustituciones automáticas en la misma línea de la nota, por lo que los equipos que usan Gemini Enterprise deberían comprobar las opciones de región/modelo antes de la fecha indicada.
[Fuente: Google Cloud Release Notes]. (docs.cloud.google.com)
Google ha confirmado que su evento “Made by Google” tendrá lugar el 12 de agosto en Nueva York; la cobertura técnica anticipa la presentación de la familia Pixel 11, nuevos wearables y mejoras en funciones de IA en el dispositivo. Varias filtraciones y rumores recientes sugieren incrementos en RAM y mejoras en capacidades de modelos on-device, lo que podría implicar mayores opciones para tareas de inferencia local y características AI-first en móviles; aún no hay especificaciones oficiales de NPU/TPU integradas ni cifras de rendimiento. Para quien construye soluciones AI locales o integra modelos en dispositivos, conviene seguir el evento por posibles novedades de aceleración y capacidades de memoria que afecten cargas de trabajo móviles.
[Fuente: Android Central]. (androidcentral.com)
El taller GroundLM en EMNLP 2026 ha publicado sus conjuntos de test el 3 de agosto de 2026 para dos tareas orientadas a grounding y verificación de evidencia en modelos de lenguaje. Las tareas incluyen evaluación visual (VQA con múltiples vistas) y tareas de grounding para comprobar si los modelos identifican y reportan evidencia que respalde sus respuestas. Los organizadores publican plazos claros: datos de test disponibles, envíos y fechas clave para sistemas y código; esto permitirá a equipos y repositorios reproducir y evaluar sistemas RAG y agentes ante criterios de evidencia más rigurosos.
[Fuente: anuncio GroundLM / EMNLP (publicación de test)]. (linkedin.com)
La tercera edición de la Armenia LLM Summer School se celebra del 3 al 7 de agosto de 2026 en Yereván, con sesiones sobre preentrenamiento de LLMs, escalado en tiempo de test, RL fine‑tuning, agentes y razonamiento. El programa es útil para investigadores y ingenieros que trabajan en modelos de gran escala, agentes y despliegues reproducibles; incluye talleres prácticos y charlas sobre técnicas actuales en finetuning y herramientas de investigación. Para la comunidad, estos encuentros son una fuente directa de nuevos enfoques y bibliotecas experimentales que luego aparecen en repositorios y herramientas de tooling para RAG y agentes.
[Fuente: anuncio Armenia LLM Summer School (LinkedIn / organizadores)]. (linkedin.com)
El sistema ACL Rolling Review (ARR) abrió su ciclo de agosto el 3 de agosto de 2026, en un momento de elevada presión por volumen de envíos en NLP. El aviso oficial y las notas de seguimiento recuerdan las fechas claves (revisiones, respuestas de autores y meta‑reviews) y las políticas actuales sobre uso de IA en autores (prohibición de atribución de autoría a generative AI y obligación de declarar uso de LLMs para pulido). Además, ARR ha introducido herramientas y ajustes de calendario para gestionar la carga de revisores y mantener calidad en el proceso. Esto afecta directamente a equipos académicos y corporativos que publican trabajo en LLMs, RAG y agentes.
[Fuente: AI Weekly resumen sobre ARR]. (aiweekly.co)