Apple presenta MANZANO, su nuevo modelo de visión y generación de imágenes, capaz de rivalizar con Nano Banana Pro o GPT Image.

Un modelo que cambia las reglas del juego con un tokenizador híbrido que permite un trabajo equilibrado entre la compresión de las imágenes y la generación de las mismas.

Os explicamos en qué consiste este modelo, como será integrado en los sistemas Apple, cuales son sus posibilidades...

Apple, que sigue como pionera en el mundo de la IA, demuestra una vez que las cosas pueden hacerse mejor y esta vez compitiendo de tú a tú con modelos de imagen State of the Art.

El desarrollo ha cambiado para siempre con la llegada de los agentes de IA, y para poder sacarle el mayor provecho y ser un desarrollador de los que buscan las empresas por su ultra-productividad, tienes que ser un Maestro: consígue la Maestría con el Swift Mastery Program 2026.

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Apple y Google han hecho oficial el acuerdo mediante el cual, Apple licenciaría el modelo de lenguaje Gemini 3 para usarlo en Apple Intelligence.

De esta forma, la nueva Siri y toda la infraestructura de Apple Intelligence que dependa de un modelo de lenguaje, usará el modelo de Google Gemini como AFM (Apple Foundation Model).

Un rumor que ahora se confirma. ¿Qué significa esto? ¿Significa que Apple usará los servicios de Google? ¿Qué cambia ChatGPT por Google? Ni mucho menos, es mucho más complejo que eso y os lo explicamos detalladamente.

El desarrollo ha cambiado para siempre con la llegada de los agentes de IA, y para poder sacarle el mayor provecho y ser un desarrollador de los que buscan las empresas por su ultra-productividad, tienes que ser un Maestro: consígue la Maestría con el Swift Mastery Program 2026.

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Entrevista realizada por Jon Ander Orcera (único invitado español del evento para desarrolladores organizado por Apple en Berlín) a Cristian Díaz, uno de los fundadores de Realitycheck y miembro de la directiva de Step Into Vision, donde crea experiencias de computación espacial para Apple Vision Pro.

Es un ingeniero iOS con mucha experiencia que ha pasado años abogando por accesibilidad como medio de innovación en Monstarlab.

Ahora se dedica a hacer que la tecnología inmersiva sea accesible para todos, desde interacciones compartidas hasta experiencias que cualquier persona pueda disfrutar.

Cristian da charlas y es miembro activo de la comunidad; piensa que el futuro de la computación debe ser técnicamente sólido y, estéticamente, invisible y absolutamente humano.

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Un iPhone 16 Pro prototipo que jamás debería haber salido de los laboratorios de Apple ha acabado vendiéndose. El comprador compartió el software interno... y lo que había dentro ha dejado a toda la industria tecnológica en shock.

Más de 40 productos secretos de Apple han quedado al descubierto: el iPhone plegable sin pliegue visible, un robot de mesa apodado "la lámpara Pixar", el primer hub doméstico con pantalla, gafas inteligentes para competir con Meta, un MacBook de 699€ con chip de iPhone, cámaras de seguridad, nuevos Apple Watch, Vision Pro 2... incluso chips M6 que no veremos hasta 2027.

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Conviértete en el desarrollador que las empresas buscan: https://acoding.academy/smp26.

Hoy os traemos un programa de reflexión, una columna de opinión. Os cuento mi experiencia como desarrollador, cómo aprendí, mis primeros pasos... para que entendáis el problema de por qué hoy día muchos programadores no lo son y cómo la IA pone en peligro sus profesiones.

Ser programador no es solo picar código, es mucho más. Es conocer y definir sistemas, análisis, entender buenas prácticas y formas correctas de hacer las cosas.

En este programa intentamos poner encima de la mesa varias reflexiones e intentar encontrar una solución.

Coméntanos lo que piensas y hagamos un debate positivo y enriquecedor.

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El 9 de diciembre de 2025 se hizo historia en el mundo de la inteligencia artificial. La Linux Foundation anunció la creación de la Agentic AI Foundation, una coalición sin precedentes donde los mayores rivales del sector han decidido colaborar para establecer estándares abiertos.

En este episodio analizamos en profundidad los tres proyectos fundacionales: MCP (Model Context Protocol) de Anthropic, que promete ser el USB-C de la IA; AGENTS.md de OpenAI, el README para agentes de código; y Goose de Block, un framework completo para construir agentes autónomos.

Descubre por qué competidores directos han decidido unirse, qué significa para los desarrolladores y cómo estos estándares van a definir el futuro del trabajo con inteligencia artificial.

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¿Por qué los agentes de IA pierden el contexto en conversaciones largas? ¿Por qué buscan archivos por palabras y no por funcionalidad? Apple ha publicado CLaRa, una investigación que ataca los problemas fundamentales del RAG. Hoy explicamos qué es un RAG, por qué falla, y cómo esta nueva aproximación podría cambiar la forma en que programamos con IA.

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Escucha este podcast o ve el vídeo en Be Native: https://benative.dev

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Si usas Claude Code, Cursor, Copilot o cualquier agente de IA para programar, seguro que has experimentado esto: llevas una hora de sesión, el modelo entiende perfectamente tu proyecto, y de repente... parece que se le va la cabeza. Te propone cosas que ya habíais descartado. Ignora archivos que le pasaste hace veinte minutos.

¿Por qué pasa esto? La respuesta está en cómo funcionan los sistemas RAG (Retrieval-Augmented Generation) y en sus limitaciones fundamentales.

En este episodio explicamos:

→ Qué es un RAG y por qué es esencial para los agentes de código→ Por qué el buscador de archivos no entiende tu código, solo palabras→ Cómo la compresión en conversaciones largas destruye el contexto que has construido→ Qué es CLaRa, la nueva investigación de Apple que unifica búsqueda y generación→ Por qué comprimir inteligentemente puede dar mejores resultados que usar el texto completo

Apple sigue apostando por la eficiencia sobre la fuerza bruta. No buscan el modelo más grande, buscan el más inteligente. Y CLaRa es un ejemplo perfecto de esa filosofía.

Investigación disponible en abierto:Paper: arxiv.org/abs/2511.18659GitHub: github.com/apple/ml-claraModelos: huggingface.co/apple/CLaRa-7B-Instruct

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Apple acaba de hacer algo inesperado: liberar como open source STARFlow-V, un modelo de generación de vídeo por IA que rompe con todo lo establecido.

Mientras Sora, Veo 3, Runway y todos los demás usan modelos de difusión, Apple ha apostado por una tecnología diferente: los normalizing flows. Una arquitectura que la comunidad científica había descartado como "imposible de escalar" para vídeo... hasta ahora.

En este episodio te explico:

► Cómo funcionan los modelos de difusión (sin fórmulas, con metáforas)► Por qué tienen limitaciones fundamentales para streaming y tiempo real► Qué son los normalizing flows y por qué Apple ha apostado por ellos► Las ventajas clave: reversibilidad, causalidad, velocidad► Qué son los "world models" y por qué esto importa para robótica y simulación► El patrón de Apple liberando investigación: GAUDI, Ferret, FastVLM...► Qué significa esto para el futuro de la IA en dispositivos Apple

No hace falta ser experto para entenderlo. Como siempre, hago fácil lo difícil.

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🎓 APRENDE DESARROLLO APPLE

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📚 REFERENCIAS DEL EPISODIO

- Paper STARFlow-V: https://arxiv.org/abs/2511.20462- Paper STARFlow (NeurIPS 2025): https://arxiv.org/abs/2506.06276- Repositorio GitHub: https://github.com/apple/ml-starflow- Apple Machine Learning Research: https://machinelearning.apple.com

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