Sábado 31 de octubre de 2026 ·
Los laboratorios chinos de IA persiguen la auto-mejora recursiva sin tocar los pesos del modelo
Una encuesta de Leiphone sobre recientes anuncios chinos concluye que nadie deja que la IA reescriba los pesos de los modelos. En su lugar, los laboratorios aplican la IA a pipelines de entrenamiento, sistemas de inferencia, kernels de GPU, sandboxes y harnesses de agentes. Un artículo de septiembre de 35 investigadores sitúa a la mayoría de los sistemas punteros entre los niveles uno y dos de una escala de cinco niveles de auto-mejora. Zhipu usó un Infra Agent con GLM-5.3 para montar en dos semanas la infraestructura de servicio de GLM-5.3-Flash sobre unos 100.000 aceleradores fabricados en China, y DeepSeek genera unos 3 millones de sandboxes al día para entrenar agentes.
Qué significa
La mejora de los modelos chinos se concentra en herramientas de desarrollo, como entornos de entrenamiento y sistemas de inferencia, en vez de cambiar el modelo en sí. Esto acelera la creación de nuevos modelos sin alterar sus pesos.
Fuentes originales
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