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Rhythmbox 3.5: nueva versión del veterano reproductor de música
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Rhythmbox 3.5 es la nueva versión del veterano reproductor de música, todo un referente de su categoría en el escritorio Linux que vivió días mejores, pero que sigue muy vigente, al menos para el perfil de usuario que no ha cedido a las facilidades del streaming. Rhythmbox 3.5 es también la primera versión de una nueva serie en casi una década, aunque esto tiene sus matices.
No es que en todos estos años Rhythmbox no haya recibido actualizaciones. Todo lo contrario: el mantenimiento de la aplicación ha sido constante y no se ha limitado a aplicar las correcciones que iban surgiendo, sino que también ha incorporado novedades, eso sí, de poco alcance. Por ejemplo, hay quien se queja de que ese viejo diseño de la interfaz no se haya retocado ni un poco. Pero también hay quien está muy a gusto con ello.
Cabe recordar que Rhythmbox sigue siendo un nombre habitual en las distribuciones basadas en el escritorio GNOME. Ubuntu, sin ir más lejos, todavía lo incluye en su instalación extendida como su reproductor predeterminado, por más que en los últimos años hayan aparecido unas cuantas alternativas mucho más atractivas a la vista. De algunas nos hemos hecho eco en MuyLinux: Lollypop, Amberol, MusicPod… Y hay más: Gapless, Vinyl o Tambourine son solo una muestra de lo que se puede encontrar en Flathub actualmente.
Esta nueva hornada de reproductores de música «cuquis» —con alguna excepción, carentes de personalidad y funcionalidad— no deja de tener su interés, porque demuestra que hay vida más allá de los servicios en línea. Lo cual no resta valor a una opción con la solera de Rhythmbox, capaz de reproducir música local y en línea a través de servicios compatibles, gestionar pódcast y emisoras de radio, crear listas de reproducción, sincronizar dispositivos…
¿Novedades de Rhythmbox 3.5? Poca cosa, a decir verdad: el nuevo backend de reproducción multistream pasa a estar activado por defecto; mejora el soporte de letras con búsquedas en lrclib.net, archivos .lrc junto a las canciones y letras incrustadas en archivos Ogg; se renuevan las notificaciones y la vista de episodios de pódcast, indicando cuáles se han reproducido; y se estrena un complemento para sincronizar suscripciones y episodios mediante la API de gPodder.net. Todo ello se suma al acumulado de los últimos años, claro.
https://www.muylinux.com/wp-content/uploads/2026/08/Rhythmbox35.jpg
Rhythmbox 3.5: los clásicos siguen vigentes
No hay rediseño ni reinvención alguna: Rhythmbox 3.5 sigue siendo Rhythmbox, para lo bueno y para lo malo. Sin embargo, este tipo de lanzamientos son una buena oportunidad para volver a poner el foco en aplicaciones tan venerables como esta, testigo viviente de otros tiempos, tan útil a día de hoy como en su época dorada, a pesar de sus pintas.
A todo esto, Rhythmbox 3.5 ya está disponible en Flathub, que no en la Snap Store, donde Rhythmbox ni siquiera figura por ahora.
La entrada Rhythmbox 3.5: nueva versión del veterano reproductor de música es original de MuyLinux
Rhythmbox 3.5: nueva versión del veterano reproductor de música
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Rhythmbox 3.5 es la nueva versión del veterano reproductor de música, todo un referente de su categoría en el escritorio Linux que vivió días mejores, pero que sigue muy vigente, al menos para el perfil de usuario que no ha cedido a las facilidades del streaming. Rhythmbox 3.5 es también la primera versión de una nueva serie en casi una década, aunque esto tiene sus matices.
No es que en todos estos años Rhythmbox no haya recibido actualizaciones. Todo lo contrario: el mantenimiento de la aplicación ha sido constante y no se ha limitado a aplicar las correcciones que iban surgiendo, sino que también ha incorporado novedades, eso sí, de poco alcance. Por ejemplo, hay quien se queja de que ese viejo diseño de la interfaz no se haya retocado ni un poco. Pero también hay quien está muy a gusto con ello.
Cabe recordar que Rhythmbox sigue siendo un nombre habitual en las distribuciones basadas en el escritorio GNOME. Ubuntu, sin ir más lejos, todavía lo incluye en su instalación extendida como su reproductor predeterminado, por más que en los últimos años hayan aparecido unas cuantas alternativas mucho más atractivas a la vista. De algunas nos hemos hecho eco en MuyLinux: Lollypop, Amberol, MusicPod… Y hay más: Gapless, Vinyl o Tambourine son solo una muestra de lo que se puede encontrar en Flathub actualmente.
Esta nueva hornada de reproductores de música «cuquis» —con alguna excepción, carentes de personalidad y funcionalidad— no deja de tener su interés, porque demuestra que hay vida más allá de los servicios en línea. Lo cual no resta valor a una opción con la solera de Rhythmbox, capaz de reproducir música local y en línea a través de servicios compatibles, gestionar pódcast y emisoras de radio, crear listas de reproducción, sincronizar dispositivos…
¿Novedades de Rhythmbox 3.5? Poca cosa, a decir verdad: el nuevo backend de reproducción multistream pasa a estar activado por defecto; mejora el soporte de letras con búsquedas en lrclib.net, archivos .lrc junto a las canciones y letras incrustadas en archivos Ogg; se renuevan las notificaciones y la vista de episodios de pódcast, indicando cuáles se han reproducido; y se estrena un complemento para sincronizar suscripciones y episodios mediante la API de gPodder.net. Todo ello se suma al acumulado de los últimos años, claro.
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Rhythmbox 3.5: los clásicos siguen vigentes
No hay rediseño ni reinvención alguna: Rhythmbox 3.5 sigue siendo Rhythmbox, para lo bueno y para lo malo. Sin embargo, este tipo de lanzamientos son una buena oportunidad para volver a poner el foco en aplicaciones tan venerables como esta, testigo viviente de otros tiempos, tan útil a día de hoy como en su época dorada, a pesar de sus pintas.
A todo esto, Rhythmbox 3.5 ya está disponible en Flathub, que no en la Snap Store, donde Rhythmbox ni siquiera figura por ahora.
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http://www.linuxhispano.net/feed/
No soy yo
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Cualquier parecido con la realidad es pura casualidad: https://lwn.net/Articles/1087162/
La entrada No soy yo se publicó primero en Linux Hispano.
No soy yo
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Mesa 26.2: novedades y mejoras de la pila gráfica de Linux
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Mesa 26.2 es la nueva versión de la biblioteca gráfica de referencia en Linux y llega con mejoras repartidas por prácticamente toda la pila: nuevas capacidades para Vulkan, OpenGL y OpenCL, avances en los controladores de AMD, NVIDIA, Intel y ARM y un buen puñado de correcciones dirigidas a juegos y aplicaciones.
Comenzando por las API gráficas, Mesa 26.2 mantiene la implementación de OpenGL 4.6 y Vulkan 1.4, al tiempo que implementa OpenCL 3.1. Como siempre, que una aplicación pueda acceder a una versión concreta dependerá del controlador y del hardware utilizado, ya que instalar la actualización no supone dotar a cualquier GPU de compatibilidad con todas estas especificaciones.
Como es habitual, AMD vuelve a llevarse una parte importante del trabajo realizado en Mesa 26.2 a través de RADV, su controlador Vulkan, que suma nuevas extensiones y capacidades relacionadas con la gestión de memoria protegida, las consultas de rendimiento, la compilación de sombreadores y el diagnóstico de errores, entre otras características.
En el terreno de Intel, poca cosa; lo más destacado: ANV e Iris reciben nuevas optimizaciones y correcciones, mientras que el viejo Hasvk incorpora mejoras relacionadas con la sincronización y la presentación de imágenes.
No hay dos sin tres y también hay novedades para NVK, el controlador Vulkan abierto para gráficas NVIDIA, que recibe soporte para mesh shaders y otras extensiones modernas: funciones para cálculos de coma flotante, operaciones atómicas y la importación de binarios de NVIDIA, mejoras que amplían sus posibilidades y continúan acercándolo a las exigencias de los juegos y aplicaciones actuales.
Mesa 26.2 amplía asimismo el soporte para hardware ARM. Panfrost y PanVK añaden compatibilidad con las GPU Mali G1-Ultra, G1-Premium y G1-Pro, además de incorporar nuevas extensiones de OpenGL y Vulkan. Por su parte, el controlador PowerVR continúa poniéndose al día con una larga lista de capacidades. Rusticl, la implementación moderna de OpenCL escrita en Rust, ofrece ahora OpenCL 3.1 sobre Asahi, Iris, RadeonSI, LLVMpipe y Zink.
Por último, juegos y aplicaciones: títulos como Doom Eternal, Horizon Forbidden West, Halo Infinite, Elden Ring, Baldur’s Gate 3, Cyberpunk 2077, Shadow of the Tomb Raider, Starfield o DOOM: The Dark Ages figuran entre los beneficiados de este lanzamiento, con correcciones para diferentes tipos de errores. También se solucionan problemas de aceleración de vídeo, reproducción AV1 y fallos en aplicaciones del escritorio.
Mesa 26.2 es la tercera actualización de la serie anual de la pila gráfica y, aunque son estos lanzamientos los que traen las novedades, cabe recordar que está considerada como una versión de desarrollo. Quienes prioricen la estabilidad deberían mantenerse en una rama anterior o esperar a que llegue Mesa 26.2.1, primera actualización de mantenimiento.
Todos los detalles de Mesa 26.2, en las notas de lanzamiento.
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Mesa 26.2: novedades y mejoras de la pila gráfica de Linux
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Mesa 26.2 es la nueva versión de la biblioteca gráfica de referencia en Linux y llega con mejoras repartidas por prácticamente toda la pila: nuevas capacidades para Vulkan, OpenGL y OpenCL, avances en los controladores de AMD, NVIDIA, Intel y ARM y un buen puñado de correcciones dirigidas a juegos y aplicaciones.
Comenzando por las API gráficas, Mesa 26.2 mantiene la implementación de OpenGL 4.6 y Vulkan 1.4, al tiempo que implementa OpenCL 3.1. Como siempre, que una aplicación pueda acceder a una versión concreta dependerá del controlador y del hardware utilizado, ya que instalar la actualización no supone dotar a cualquier GPU de compatibilidad con todas estas especificaciones.
Como es habitual, AMD vuelve a llevarse una parte importante del trabajo realizado en Mesa 26.2 a través de RADV, su controlador Vulkan, que suma nuevas extensiones y capacidades relacionadas con la gestión de memoria protegida, las consultas de rendimiento, la compilación de sombreadores y el diagnóstico de errores, entre otras características.
En el terreno de Intel, poca cosa; lo más destacado: ANV e Iris reciben nuevas optimizaciones y correcciones, mientras que el viejo Hasvk incorpora mejoras relacionadas con la sincronización y la presentación de imágenes.
No hay dos sin tres y también hay novedades para NVK, el controlador Vulkan abierto para gráficas NVIDIA, que recibe soporte para mesh shaders y otras extensiones modernas: funciones para cálculos de coma flotante, operaciones atómicas y la importación de binarios de NVIDIA, mejoras que amplían sus posibilidades y continúan acercándolo a las exigencias de los juegos y aplicaciones actuales.
Mesa 26.2 amplía asimismo el soporte para hardware ARM. Panfrost y PanVK añaden compatibilidad con las GPU Mali G1-Ultra, G1-Premium y G1-Pro, además de incorporar nuevas extensiones de OpenGL y Vulkan. Por su parte, el controlador PowerVR continúa poniéndose al día con una larga lista de capacidades. Rusticl, la implementación moderna de OpenCL escrita en Rust, ofrece ahora OpenCL 3.1 sobre Asahi, Iris, RadeonSI, LLVMpipe y Zink.
Por último, juegos y aplicaciones: títulos como Doom Eternal, Horizon Forbidden West, Halo Infinite, Elden Ring, Baldur’s Gate 3, Cyberpunk 2077, Shadow of the Tomb Raider, Starfield o DOOM: The Dark Ages figuran entre los beneficiados de este lanzamiento, con correcciones para diferentes tipos de errores. También se solucionan problemas de aceleración de vídeo, reproducción AV1 y fallos en aplicaciones del escritorio.
Mesa 26.2 es la tercera actualización de la serie anual de la pila gráfica y, aunque son estos lanzamientos los que traen las novedades, cabe recordar que está considerada como una versión de desarrollo. Quienes prioricen la estabilidad deberían mantenerse en una rama anterior o esperar a que llegue Mesa 26.2.1, primera actualización de mantenimiento.
Todos los detalles de Mesa 26.2, en las notas de lanzamiento.
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Intel retoma el soporte de HDMI 2.1 en Linux con la implementación de FRL
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Linux ha avanzado mucho, pero sigue quedando mucho por hacer y ponerse al día con el soporte de HDMI 2.1 es una de las deudas pendientes del sistema y el ecosistema que lo rodea, porque lo uno sin lo otro no funciona. En este sentido, el último movimiento de Intel apunta a completar una tarea que ha cobrado especial relevancia con la llegada de dispositivos como la nueva Steam Machine.
Así, Intel retoma el trabajo con HDMI 2.1 en Linux con el lanzamiento de un conjunto de parches para habilitar Fixed Rate Link (FRL) en su controlador gráfico del kernel, con soporte previsto para Meteor Lake y generaciones posteriores. Todo sigue en una fase preliminar todavía, pero ya permite alcanzar 4K a 120 Hz en las pruebas realizadas, de acuerdo con la información publicada.
FRL es una de las tecnologías fundamentales de HDMI 2.1 para superar las limitaciones de ancho de banda de TMDS, empleado por las versiones anteriores. En la práctica, permite acceder a resoluciones y tasas de refresco más elevadas, y eso es justo lo que Intel está probando ahora, pero solo en Meteor Lake y Panther Lake funcionando ya a 4K a 120 Hz.
Aun así, queda trabajo por delante, ya que —entre otras cosas— la implementación no incluye todavía Display Stream Compression (DSC), necesaria para determinadas combinaciones de resolución y refresco, sobre todo al subir hasta 8K. Intel reconoce además que las pruebas se limitan por ahora a las dos generaciones mencionadas, por lo que el objetivo inmediato es pulir lo que ya hay y seguir desde ahí.
¿Por qué es importante este movimiento? Porque llega apenas unos meses después de que AMD comenzase a incorporar en AMDGPU características de HDMI 2.1 como FRL y DSC, un avance especialmente relevante para dispositivos como la nueva Steam Machine, diseñados para conectarse a televisores donde HDMI sigue siendo la interfaz estándar de facto.
Como explicamos entonces, el problema no era puramente técnico. Durante años, las restricciones del HDMI Forum impidieron implementar libremente HDMI 2.1 en controladores gráficos de código abierto, dejando a AMD e Intel en una posición complicada. De ahí que ambas compañías hayan tenido que buscar formas de incorporar determinadas capacidades sin implementar la especificación de la manera habitual.
Primero AMD recupera FRL y avanza con DSC; ahora Intel retoma un trabajo que quedó en pausa en 2022… Y en Phoronix apuntan directamente a que algo parece haber cambiado en el HDMI Forum con respecto al soporte para controladores abiertos, por más que no haya confirmación de ningún tipo. Cabe recordar que DisplayPort permite implementaciones abiertas sin las restricciones impuestas por HDMI Forum, mientras que HDMI funciona bajo unas condiciones mucho más restrictivas.
En cualquier caso, el soporte de Intel aún no está listo para llegar al kernel. Los parches tienen un largo recorrido por delante: se especula con que podrían hacerlo en Linux 7.4. Mucho antes, para el inminente lanzamiento de Linux 7.2, se estrenará el soporte inicial de HDMI 2.1 FRL en AMDGPU, aunque desactivado por defecto y todavía lejos de finalizar la implementación. Pero incluso con eso, hará falta un mayor esfuerzo para completar la compatibilidad con HDMI 2.1.
Por otro lado, el aparente revulsivo para el impulso de AMD, la nueva Steam Machine, continuará anclada a HDMI 2.0, si bien no es un problema tan grave como pudiera parecer: con eso ya alcanza los 4K a 60 Hz, lo cual no está nada mal para el aparato. Pero esto es renovarse o morir y los primeros dispositivos con HDMI 2.2 empezarán a llegar al mercado el año que viene.
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Intel retoma el soporte de HDMI 2.1 en Linux con la implementación de FRL
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Linux ha avanzado mucho, pero sigue quedando mucho por hacer y ponerse al día con el soporte de HDMI 2.1 es una de las deudas pendientes del sistema y el ecosistema que lo rodea, porque lo uno sin lo otro no funciona. En este sentido, el último movimiento de Intel apunta a completar una tarea que ha cobrado especial relevancia con la llegada de dispositivos como la nueva Steam Machine.
Así, Intel retoma el trabajo con HDMI 2.1 en Linux con el lanzamiento de un conjunto de parches para habilitar Fixed Rate Link (FRL) en su controlador gráfico del kernel, con soporte previsto para Meteor Lake y generaciones posteriores. Todo sigue en una fase preliminar todavía, pero ya permite alcanzar 4K a 120 Hz en las pruebas realizadas, de acuerdo con la información publicada.
FRL es una de las tecnologías fundamentales de HDMI 2.1 para superar las limitaciones de ancho de banda de TMDS, empleado por las versiones anteriores. En la práctica, permite acceder a resoluciones y tasas de refresco más elevadas, y eso es justo lo que Intel está probando ahora, pero solo en Meteor Lake y Panther Lake funcionando ya a 4K a 120 Hz.
Aun así, queda trabajo por delante, ya que —entre otras cosas— la implementación no incluye todavía Display Stream Compression (DSC), necesaria para determinadas combinaciones de resolución y refresco, sobre todo al subir hasta 8K. Intel reconoce además que las pruebas se limitan por ahora a las dos generaciones mencionadas, por lo que el objetivo inmediato es pulir lo que ya hay y seguir desde ahí.
¿Por qué es importante este movimiento? Porque llega apenas unos meses después de que AMD comenzase a incorporar en AMDGPU características de HDMI 2.1 como FRL y DSC, un avance especialmente relevante para dispositivos como la nueva Steam Machine, diseñados para conectarse a televisores donde HDMI sigue siendo la interfaz estándar de facto.
Como explicamos entonces, el problema no era puramente técnico. Durante años, las restricciones del HDMI Forum impidieron implementar libremente HDMI 2.1 en controladores gráficos de código abierto, dejando a AMD e Intel en una posición complicada. De ahí que ambas compañías hayan tenido que buscar formas de incorporar determinadas capacidades sin implementar la especificación de la manera habitual.
Primero AMD recupera FRL y avanza con DSC; ahora Intel retoma un trabajo que quedó en pausa en 2022… Y en Phoronix apuntan directamente a que algo parece haber cambiado en el HDMI Forum con respecto al soporte para controladores abiertos, por más que no haya confirmación de ningún tipo. Cabe recordar que DisplayPort permite implementaciones abiertas sin las restricciones impuestas por HDMI Forum, mientras que HDMI funciona bajo unas condiciones mucho más restrictivas.
En cualquier caso, el soporte de Intel aún no está listo para llegar al kernel. Los parches tienen un largo recorrido por delante: se especula con que podrían hacerlo en Linux 7.4. Mucho antes, para el inminente lanzamiento de Linux 7.2, se estrenará el soporte inicial de HDMI 2.1 FRL en AMDGPU, aunque desactivado por defecto y todavía lejos de finalizar la implementación. Pero incluso con eso, hará falta un mayor esfuerzo para completar la compatibilidad con HDMI 2.1.
Por otro lado, el aparente revulsivo para el impulso de AMD, la nueva Steam Machine, continuará anclada a HDMI 2.0, si bien no es un problema tan grave como pudiera parecer: con eso ya alcanza los 4K a 60 Hz, lo cual no está nada mal para el aparato. Pero esto es renovarse o morir y los primeros dispositivos con HDMI 2.2 empezarán a llegar al mercado el año que viene.
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Fundamentos de Inteligencia Artificial (IA) para Linuxeros – Quinta Parte
https://blog.desdelinux.net/wp-content/uploads/2026/08/inteligencia-artificial-ia-para-linuxeros-quinta-parte-imagen-destacada-blog-desdelinux.jpg
Fundamentos de Inteligencia Artificial – Quinta parte: Más Términos
Si has seguido nuestra actual serie de publicaciones sobre Inteligencia Artificial (IA), ya sabrás que en nuestra tercera parte hicimos una publicación similar. Es decir, una publicación en la que dimos a conocer algunos esenciales e importantes términos (conceptos, palabras, jergas) de dicho ámbito. Pero, como es lógico de entenderse, por motivos de espacio y lo innovador y amplio de dicho campo de estudio, faltan muchas más por conocer. Así que en esta quinta entrega nos enfocaremos en unos pocos términos que últimamente son bien usados por muchos investigadores, desarrolladores, comunidades y usuarios de IA e IAG. Y estos son los siguientes 5 términos: Cuantización, Destilación, Obliteración, Sin censura y Alineación.
Y si no has leído las anteriores, te precisamos que en la primera parte nos enfocamos en qué es la IA y sobre los diversos tipos que ya se han creado y se esperan crear. En la segunda parte, sobre la diferencia entre la IA Simbólica y la IA Conexionista más algunos hitos históricos importantes de este ámbito tecnológico en los últimos 100 años. Mientras que, en la cuarta parte, nos enfocamos sobre los Prompts y la Ingeniería de Prompts. Así que, si este ámbito de la IA/IAG es lo tuyo, además del Linuxverso, pues sigue leyendo para que sigas aprendiendo y profundizando tus conocimientos sobre el mismo.
https://blog.desdelinux.net/wp-content/uploads/2026/06/inteligencia-artificial-ia-para-linuxeros-cuarta-parte-imagen-destacada-blog-desdelinux.jpg
Fundamentos de Inteligencia Artificial – Cuarta parte: Los Prompts
Pero, antes de introducirnos en esta «quinta parte del apasionante y sorprendente ámbito de la Inteligencia Artificial», les recomendamos explorar la anterior publicación relacionada de esta serie de publicaciones, al finalizar de leer la misma:
https://blog.desdelinux.net/wp-content/uploads/2026/08/inteligencia-artificial-ia-para-linuxeros-quinta-parte-imagen-contenido-blog-desdelinux.jpg Fundamentos de Inteligencia Artificial – Quinta parte: Más Términos
Antes de empezar es buena aclarar o precisar que el despliegue de Modelos de Lenguaje Grande (LLMs) presenta desafíos masivos en términos de consumo de memoria (VRAM/RAM), ancho de banda de memoria, procesamiento (NPU/GPU/CPU) y alineación de comportamiento. Y estos cinco (5) términos que mencionaremos a continuación (Cuantización, Destilación, Obliteración, y Alineación / Sin Censura) son técnicas de optimización y modificación de los «Pesos» de los Modelos IA que permiten llevar dichos modelos desde clústeres de servidores inalcanzables para muchos hasta entornos locales (como servidores Linux de propósito general o incluso hardware de consumo), modificando tanto su eficiencia como su comportamiento.
En inteligencia artificial, especialmente en las redes neuronales artificiales, un peso (weight) es un parámetro numérico que define la importancia de la conexión entre dos neuronas. Cada entrada de un nodo se multiplica por un peso. Luego, la suma de estas entradas ponderadas pasa por una función de activación, lo que permite al modelo dar más o menos relevancia a ciertas características. Un ejemplo sencillo de entender sería el siguiente: En un sistema de reconocimiento de imágenes, un peso puede indicar cuánto contribuye una característica visual (como un borde, un color o una textura) a la identificación de un objeto. En consecuencia, un peso alto puede equivaler a que dicha característica es muy importante, un peso cercano a cero puede ser equivalente a que tiene poca influencia, y un peso negativo p[...]
Fundamentos de Inteligencia Artificial (IA) para Linuxeros – Quinta Parte
https://blog.desdelinux.net/wp-content/uploads/2026/08/inteligencia-artificial-ia-para-linuxeros-quinta-parte-imagen-destacada-blog-desdelinux.jpg
Fundamentos de Inteligencia Artificial – Quinta parte: Más Términos
Si has seguido nuestra actual serie de publicaciones sobre Inteligencia Artificial (IA), ya sabrás que en nuestra tercera parte hicimos una publicación similar. Es decir, una publicación en la que dimos a conocer algunos esenciales e importantes términos (conceptos, palabras, jergas) de dicho ámbito. Pero, como es lógico de entenderse, por motivos de espacio y lo innovador y amplio de dicho campo de estudio, faltan muchas más por conocer. Así que en esta quinta entrega nos enfocaremos en unos pocos términos que últimamente son bien usados por muchos investigadores, desarrolladores, comunidades y usuarios de IA e IAG. Y estos son los siguientes 5 términos: Cuantización, Destilación, Obliteración, Sin censura y Alineación.
Y si no has leído las anteriores, te precisamos que en la primera parte nos enfocamos en qué es la IA y sobre los diversos tipos que ya se han creado y se esperan crear. En la segunda parte, sobre la diferencia entre la IA Simbólica y la IA Conexionista más algunos hitos históricos importantes de este ámbito tecnológico en los últimos 100 años. Mientras que, en la cuarta parte, nos enfocamos sobre los Prompts y la Ingeniería de Prompts. Así que, si este ámbito de la IA/IAG es lo tuyo, además del Linuxverso, pues sigue leyendo para que sigas aprendiendo y profundizando tus conocimientos sobre el mismo.
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Fundamentos de Inteligencia Artificial – Cuarta parte: Los Prompts
Pero, antes de introducirnos en esta «quinta parte del apasionante y sorprendente ámbito de la Inteligencia Artificial», les recomendamos explorar la anterior publicación relacionada de esta serie de publicaciones, al finalizar de leer la misma:
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Antes de empezar es buena aclarar o precisar que el despliegue de Modelos de Lenguaje Grande (LLMs) presenta desafíos masivos en términos de consumo de memoria (VRAM/RAM), ancho de banda de memoria, procesamiento (NPU/GPU/CPU) y alineación de comportamiento. Y estos cinco (5) términos que mencionaremos a continuación (Cuantización, Destilación, Obliteración, y Alineación / Sin Censura) son técnicas de optimización y modificación de los «Pesos» de los Modelos IA que permiten llevar dichos modelos desde clústeres de servidores inalcanzables para muchos hasta entornos locales (como servidores Linux de propósito general o incluso hardware de consumo), modificando tanto su eficiencia como su comportamiento.
En inteligencia artificial, especialmente en las redes neuronales artificiales, un peso (weight) es un parámetro numérico que define la importancia de la conexión entre dos neuronas. Cada entrada de un nodo se multiplica por un peso. Luego, la suma de estas entradas ponderadas pasa por una función de activación, lo que permite al modelo dar más o menos relevancia a ciertas características. Un ejemplo sencillo de entender sería el siguiente: En un sistema de reconocimiento de imágenes, un peso puede indicar cuánto contribuye una característica visual (como un borde, un color o una textura) a la identificación de un objeto. En consecuencia, un peso alto puede equivaler a que dicha característica es muy importante, un peso cercano a cero puede ser equivalente a que tiene poca influencia, y un peso negativo p[...]
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Desde Linux Fundamentos de Inteligencia Artificial (IA) para Linuxeros – Quinta Parte https://blog.desdelinux.net/wp-content/uploads/2026/08/inteligencia-artificial-ia-para-linuxeros-quinta-parte-imagen-destacada-blog-desdelinux.jpg Fundamentos de Inteligencia…
uede equivaler a que tiene una influencia en dirección contraria al resultado más satisfactorio. Glosario de IA
https://blog.desdelinux.net/wp-content/uploads/2026/08/inteligencia-artificial-ia-para-linuxeros-quinta-parte-imagen-contenido-1-blog-desdelinux-1.jpg Cuantización (o Cuantificación)
En palabras poco complejas o no tan técnicas, el proceso de Cuantización (también llamado de Cuantificación, por algunos investigadores o en algunas bibliografías) hace referencia a la técnica enfocada a la reducción de tamaño y optimización de modelos de IA por medio de la conversión de los pesos del modelo (sus ecuaciones matemáticas) desde un formato de alta precisión a uno de menor precisión. ¿Cómo funciona esto? Pues, por lo general, los modelos se entrenan en formatos de 16 bits (FP16). Y el proceso de cuantización los transforma a formatos de 8, 4 o incluso 2 bits (como INT8, INT4, INT2 o esquemas de empaquetados GGUF/EXL2/GPTQ/AWQ). ¿Cuál es su objetivo? Permitir que los modelos ocupen mucha menos memoria RAM/VRAM y se ejecuten más rápido, haciendo posible usar dichos Modelos LLM cuantizados en hardware doméstico (como una computadora o teléfono casero o personal) perdiendo muy poca precisión al responder o generar un producto multimedia. Por ejemplo, al reducir de FP16 bits a INT4, se puede reducir el consumo de VRAM en un 75% y obtener una aceleración drásticamente de la transferencia de datos desde la VRAM a los núcleos de procesamiento de la GPU/CPU (y hasta la RAM).
La cuantificación (cuantización) es una técnica empleada dentro de los modelos de lenguaje grandes (LLM) para convertir pesos y valores de activación de datos de alta precisión, generalmente de coma flotante (o punto flotante) de 32 bits (FP32) o coma flotante de 16 bits (FP16), a datos de menor precisión, como enteros de 8 bits (INT8). ¿Qué es la cuantificación? según IBM
https://blog.desdelinux.net/wp-content/uploads/2026/08/inteligencia-artificial-ia-para-linuxeros-quinta-parte-imagen-contenido-2-blog-desdelinux.jpg Destilación
En palabras poco complejas o no tan técnicas, el proceso de Destilación (también llamado de Destilación del Conocimiento, por algunos investigadores o en algunas bibliografías) hace referencia al proceso de transferencia de conocimiento donde un modelo pequeño y eficiente (llamado «alumno») es entrenado para imitar el comportamiento y los resultados de un modelo mucho más grande y complejo (llamado «maestro»). ¿Cómo funciona esto? Pues, en lugar de entrenar al modelo alumno desde cero con datos crudos, se le enseña utilizando las respuestas y las distribuciones de probabilidad que genera el modelo maestro. ¿Cuál es su objetivo? Obtener un modelo más ligero, rápido y económico de ejecutar, pero que retenga gran parte de la inteligencia, el razonamiento y las capacidades del modelo gigante original. Por ejemplo, si la palabra correcta es «perro», un modelo normal solo sabe que «perro» es correcto. El modelo «alumno» destilado aprende del modelo «maestro» que «gato» o «lobo» tienen una probabilidad del 15% y 5% respectivamente, heredando la comprensión semántica profunda de un modelo de 70 mil millones de parámetros en una red de apenas 8 mil millones.
Las técnicas de destilación de conocimientos tienen como objetivo no solo replicar los resultados de los modelos «maestros», sino también emular sus procesos de pensamiento. En la era de los LLM, la destilación de conocimientos permite la transferencia de cualidades abstractas como el estilo, las habilidades de razonamiento y la alineación con las preferencias y valores humanos. Es decir, que al imitar al modelo «maestro», el modelo «alumno» aprende el «conocimiento oscuro» (información, saberes o patrones ocultos, prohibidos o difíciles de descifrar que escapan a la comprensión común). ¿Qué es la destilación? según IBM
https://blog.desdelinux.net/wp-content/uploads/2026/08/inteligencia-artificial-ia-para-linuxeros-quin[...]
https://blog.desdelinux.net/wp-content/uploads/2026/08/inteligencia-artificial-ia-para-linuxeros-quinta-parte-imagen-contenido-1-blog-desdelinux-1.jpg Cuantización (o Cuantificación)
En palabras poco complejas o no tan técnicas, el proceso de Cuantización (también llamado de Cuantificación, por algunos investigadores o en algunas bibliografías) hace referencia a la técnica enfocada a la reducción de tamaño y optimización de modelos de IA por medio de la conversión de los pesos del modelo (sus ecuaciones matemáticas) desde un formato de alta precisión a uno de menor precisión. ¿Cómo funciona esto? Pues, por lo general, los modelos se entrenan en formatos de 16 bits (FP16). Y el proceso de cuantización los transforma a formatos de 8, 4 o incluso 2 bits (como INT8, INT4, INT2 o esquemas de empaquetados GGUF/EXL2/GPTQ/AWQ). ¿Cuál es su objetivo? Permitir que los modelos ocupen mucha menos memoria RAM/VRAM y se ejecuten más rápido, haciendo posible usar dichos Modelos LLM cuantizados en hardware doméstico (como una computadora o teléfono casero o personal) perdiendo muy poca precisión al responder o generar un producto multimedia. Por ejemplo, al reducir de FP16 bits a INT4, se puede reducir el consumo de VRAM en un 75% y obtener una aceleración drásticamente de la transferencia de datos desde la VRAM a los núcleos de procesamiento de la GPU/CPU (y hasta la RAM).
La cuantificación (cuantización) es una técnica empleada dentro de los modelos de lenguaje grandes (LLM) para convertir pesos y valores de activación de datos de alta precisión, generalmente de coma flotante (o punto flotante) de 32 bits (FP32) o coma flotante de 16 bits (FP16), a datos de menor precisión, como enteros de 8 bits (INT8). ¿Qué es la cuantificación? según IBM
https://blog.desdelinux.net/wp-content/uploads/2026/08/inteligencia-artificial-ia-para-linuxeros-quinta-parte-imagen-contenido-2-blog-desdelinux.jpg Destilación
En palabras poco complejas o no tan técnicas, el proceso de Destilación (también llamado de Destilación del Conocimiento, por algunos investigadores o en algunas bibliografías) hace referencia al proceso de transferencia de conocimiento donde un modelo pequeño y eficiente (llamado «alumno») es entrenado para imitar el comportamiento y los resultados de un modelo mucho más grande y complejo (llamado «maestro»). ¿Cómo funciona esto? Pues, en lugar de entrenar al modelo alumno desde cero con datos crudos, se le enseña utilizando las respuestas y las distribuciones de probabilidad que genera el modelo maestro. ¿Cuál es su objetivo? Obtener un modelo más ligero, rápido y económico de ejecutar, pero que retenga gran parte de la inteligencia, el razonamiento y las capacidades del modelo gigante original. Por ejemplo, si la palabra correcta es «perro», un modelo normal solo sabe que «perro» es correcto. El modelo «alumno» destilado aprende del modelo «maestro» que «gato» o «lobo» tienen una probabilidad del 15% y 5% respectivamente, heredando la comprensión semántica profunda de un modelo de 70 mil millones de parámetros en una red de apenas 8 mil millones.
Las técnicas de destilación de conocimientos tienen como objetivo no solo replicar los resultados de los modelos «maestros», sino también emular sus procesos de pensamiento. En la era de los LLM, la destilación de conocimientos permite la transferencia de cualidades abstractas como el estilo, las habilidades de razonamiento y la alineación con las preferencias y valores humanos. Es decir, que al imitar al modelo «maestro», el modelo «alumno» aprende el «conocimiento oscuro» (información, saberes o patrones ocultos, prohibidos o difíciles de descifrar que escapan a la comprensión común). ¿Qué es la destilación? según IBM
https://blog.desdelinux.net/wp-content/uploads/2026/08/inteligencia-artificial-ia-para-linuxeros-quin[...]
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uede equivaler a que tiene una influencia en dirección contraria al resultado más satisfactorio. Glosario de IA https://blog.desdelinux.net/wp-content/uploads/2026/08/inteligencia-artificial-ia-para-linuxeros-quinta-parte-imagen-contenido-1-blog-desdelinux…
ta-parte-imagen-contenido-3-blog-desdelinux-1.jpg Obliteración
En palabras poco complejas o no tan técnicas, el proceso de Obliteración (también llamado abliteración, desaprendizaje automático o borrado de conceptos, por algunos investigadores o en algunas bibliografías) hace referencia a una técnica avanzada de eliminación de conceptos o sesgos directos dentro de los pesos del modelo, la cual usualmente es aplicada para eliminar la capacidad de ciertos Modelos IA de negarse a responder (saltarse el rechazo a contenidos sensibles), es decir, mermar o eliminar su «alineación» de fabrica. ¿Cómo funciona esto? Pues, a diferencia del entrenamiento tradicional, los desarrolladores deben identificar la «dirección del vector» o circuito neuronal (espacio vectorial latentes de alta dimensión) exacto dentro del modelo que se encarga de activar las respuestas de rechazo (como el típico «No puedo ayudarte con eso»). Para luego, mediante procesos matemáticos, borrar dicha dirección geométrica del vector o volverlo ortogonal (neutralizarlo) en los pesos del modelo. ¿Cuál es su objetivo? Eliminar por completo un comportamiento específico (como la censura de seguridad) desde la raíz matemática del modelo, haciendo que sea casi imposible que se niegue a responder. Por ejemplo, se puede aislar el vector de dirección que representa, el «cómo fabricar un explosivo» o una «información especifica protegida con derechos de autor», aplicando variaciones directamente sobre las matrices de pesos para así obtener dicha respuesta.
Los modelos de lógica descriptiva modernos están optimizados para la seguridad y el cumplimiento de instrucciones, lo que significa que están entrenados para rechazar solicitudes perjudiciales. Se ha demostrado que este comportamiento de rechazo está mediado por una dirección específica en el flujo residual del modelo. Si se impide que el modelo represente esta dirección, pues pierde su capacidad para rechazar solicitudes. Por el contrario, añadir esta dirección artificialmente puede provocar que el modelo rechace incluso solicitudes inofensivas. ¿Qué es la abliteración? según Hugging Face
https://blog.desdelinux.net/wp-content/uploads/2026/08/inteligencia-artificial-ia-para-linuxeros-quinta-parte-imagen-contenido-4-blog-desdelinux.jpg Alineación de modelos (Bloqueo) y Modelos sin censura (Desbloqueo) Alineación de modelos IA: Explicación, Técnicas y Ajustes Para entender más claramente el término «Modelo sin censura», primero hay que entender correctamente que es la «Alineación de modelos IA». Por ello, de entrada es bueno recordar que, los modelos base de IA se entrenan para predecir el siguiente token. Luego, pasan por un proceso llamado Fine-Tuning (Ajuste fino) y RLHF (Aprendizaje por Refuerzo a partir de Retroalimentación Humana) o DPO (Optimización Directa de Preferencias). Lo cual, inyecta «barreras de seguridad» (guardrails) para que el modelo IA se niegue a responder instrucciones consideradas inmorales, peligrosas o ilegales.
Por ello, una descripción precisa de Alineación de modelos es la siguiente:
La Alineación de modelos es la disciplina que se ocupa de asegurar que los resultados de un modelo de lenguaje grande (LLM) estén alineados con los valores humanos de una manera beneficiosa para los usuarios, desarrolladores y la sociedad en general. Y para alcanzar este objetivo, se pueden emplear diversas técnicas de preentrenamiento y ajuste. ¿Qué es la alineación de LLM? según IBM Técnicas de preentrenamiento
Siendo algunas técnicas de preentrenamiento las siguientes:
* Alineación externa: Tiene como objetivo ajustar un modelo que ya ha sido preentrenado (y que, en muchos casos, ya ha sido objeto de cierto grado de ajuste).
* Alineación interna: Tiene como objetivo incorporar valores humanos y otros principios de seguridad directamente en el preentrenamiento inicial del modelo.
* Interpretabilidad mecanicista: Es la práctica de inv[...]
En palabras poco complejas o no tan técnicas, el proceso de Obliteración (también llamado abliteración, desaprendizaje automático o borrado de conceptos, por algunos investigadores o en algunas bibliografías) hace referencia a una técnica avanzada de eliminación de conceptos o sesgos directos dentro de los pesos del modelo, la cual usualmente es aplicada para eliminar la capacidad de ciertos Modelos IA de negarse a responder (saltarse el rechazo a contenidos sensibles), es decir, mermar o eliminar su «alineación» de fabrica. ¿Cómo funciona esto? Pues, a diferencia del entrenamiento tradicional, los desarrolladores deben identificar la «dirección del vector» o circuito neuronal (espacio vectorial latentes de alta dimensión) exacto dentro del modelo que se encarga de activar las respuestas de rechazo (como el típico «No puedo ayudarte con eso»). Para luego, mediante procesos matemáticos, borrar dicha dirección geométrica del vector o volverlo ortogonal (neutralizarlo) en los pesos del modelo. ¿Cuál es su objetivo? Eliminar por completo un comportamiento específico (como la censura de seguridad) desde la raíz matemática del modelo, haciendo que sea casi imposible que se niegue a responder. Por ejemplo, se puede aislar el vector de dirección que representa, el «cómo fabricar un explosivo» o una «información especifica protegida con derechos de autor», aplicando variaciones directamente sobre las matrices de pesos para así obtener dicha respuesta.
Los modelos de lógica descriptiva modernos están optimizados para la seguridad y el cumplimiento de instrucciones, lo que significa que están entrenados para rechazar solicitudes perjudiciales. Se ha demostrado que este comportamiento de rechazo está mediado por una dirección específica en el flujo residual del modelo. Si se impide que el modelo represente esta dirección, pues pierde su capacidad para rechazar solicitudes. Por el contrario, añadir esta dirección artificialmente puede provocar que el modelo rechace incluso solicitudes inofensivas. ¿Qué es la abliteración? según Hugging Face
https://blog.desdelinux.net/wp-content/uploads/2026/08/inteligencia-artificial-ia-para-linuxeros-quinta-parte-imagen-contenido-4-blog-desdelinux.jpg Alineación de modelos (Bloqueo) y Modelos sin censura (Desbloqueo) Alineación de modelos IA: Explicación, Técnicas y Ajustes Para entender más claramente el término «Modelo sin censura», primero hay que entender correctamente que es la «Alineación de modelos IA». Por ello, de entrada es bueno recordar que, los modelos base de IA se entrenan para predecir el siguiente token. Luego, pasan por un proceso llamado Fine-Tuning (Ajuste fino) y RLHF (Aprendizaje por Refuerzo a partir de Retroalimentación Humana) o DPO (Optimización Directa de Preferencias). Lo cual, inyecta «barreras de seguridad» (guardrails) para que el modelo IA se niegue a responder instrucciones consideradas inmorales, peligrosas o ilegales.
Por ello, una descripción precisa de Alineación de modelos es la siguiente:
La Alineación de modelos es la disciplina que se ocupa de asegurar que los resultados de un modelo de lenguaje grande (LLM) estén alineados con los valores humanos de una manera beneficiosa para los usuarios, desarrolladores y la sociedad en general. Y para alcanzar este objetivo, se pueden emplear diversas técnicas de preentrenamiento y ajuste. ¿Qué es la alineación de LLM? según IBM Técnicas de preentrenamiento
Siendo algunas técnicas de preentrenamiento las siguientes:
* Alineación externa: Tiene como objetivo ajustar un modelo que ya ha sido preentrenado (y que, en muchos casos, ya ha sido objeto de cierto grado de ajuste).
* Alineación interna: Tiene como objetivo incorporar valores humanos y otros principios de seguridad directamente en el preentrenamiento inicial del modelo.
* Interpretabilidad mecanicista: Es la práctica de inv[...]
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ta-parte-imagen-contenido-3-blog-desdelinux-1.jpg Obliteración En palabras poco complejas o no tan técnicas, el proceso de Obliteración (también llamado abliteración, desaprendizaje automático o borrado de conceptos, por algunos investigadores o en algunas…
estigar cómo los LLM transforman entradas en resultados, ya sea a través del análisis de las operaciones internas de la red neuronal de un LLM o auditando los resultados del modelo para patrones que producen respuestas desalineadas. Ajustes de alineamiento
Y algunos ajustes implementados los siguientes:
* Refinamiento (Fine Tunning): Implica técnicas para entrenar aún más a un modelo cuyos pesos ya se han actualizado mediante entrenamiento previo. Utilizando el conocimiento previo del modelo base como punto de partida, el refinamiento adapta el modelo entrenándolo en un conjunto de datos más pequeño y específico de la tarea.
* Ajuste eficiente de parámetros (PEFT): Es un método para mejorar el rendimiento de modelos LLM previamente entrenados y redes neuronales para tareas o conjuntos de datos específicos. Al entrenar un pequeño conjunto de parámetros y conservar la mayor parte de la estructura del modelo LLM preentrenado, se ahorra tiempo y recursos computacionales al aumentar la eficiencia en tareas específicos.
* Aprendizaje por refuerzo a partir de la retroalimentación humana (RLHF): Es una técnica de aprendizaje automático en la que se entrena a un “modelo de recompensa” con retroalimentación humana directa y luego se utiliza para optimizar el rendimiento de un agente de inteligencia artificial a través del aprendizaje por refuerzo.
* Optimización Directa de Preferencias (DPO): Es un método eficiente para alinear modelos de lenguaje grandes (LLM) con las preferencias humanas. A diferencia del tradicional aprendizaje por refuerzo (RLHF), DPO elimina la necesidad de entrenar un modelo de recompensa independiente o usar algoritmos complejos de optimización, simplificando el entrenamiento en una tarea de clasificación directa. Y puede implementarse tanto sin un modelo de recompensa, como aplicando Datos por pares y Optimizaciones matemáticas. Modelos IA sin censura:
Teniendo ya en claro el concepto anterior, se puede describir o explicar fácilmente que, un Modelo IA «sin censura» es aquel en el que mediante un proceso de alineación restrictiva se le han eliminado ciertas o todas las barreras o restricciones impuestas, o aquel al cual nunca se aplicaron procesos de alineación.
Por ende, estos modelos obedecerán cualquier prompt que el usuario introduzca, operando bajo la premisa pura del software libre: «La herramienta debe ejecutar la orden del usuario sin actuar como un árbitro moral». O en palabras más simples son aquellos modelos que han sido entrenados o modificados para eliminar las barreras de seguridad, filtros éticos y alineación (RLHF) impuestos por sus creadores originales. ¿Cómo se logra esto?
Para ello, se pueden implementar procesos como los siguientes:
* La ablación (eliminación o desactivación) del vector (respuesta) de rechazo: Al detectar y restar este «vector de rechazo» de los pesos durante la inferencia, el modelo pierde su capacidad de negarse a responder.
* Refinamiento con Datasets Ortogonales: Consiste en reentrenar un modelo base utilizando conjuntos de datos de los cuales se han purgado sistemáticamente todas las respuestas del tipo «Lo siento, como modelo de lenguaje de IA, no puedo…». Con ello, se consigue que un modelo desaprenda el comportamiento evasivo y priorice la obediencia estricta a las instrucciones dadas.
https://blog.desdelinux.net/wp-content/uploads/2023/12/midori-11-2-novedades-imagen-resumen-blog-desdelinux.jpeg Resumen
En resumen, esperamos que esta «quinta publicación de nuestra actual serie sobre la Inteligencia Artificial (IA)» sea un idóneo complemento a nuestra tercera publicación, con el objetivo de seguir fortaleciendo y facilitando en muchos usuarios del Linuxverso el uso y dominio de los conocimientos y destrezas necesarios para poder comprender, capacitarse y manejarse en este moderno e innovador ámbito tecnológico. No olvides que, la Inteligencia Artificial junto a la Robótica hoy en día, están cambi[...]
Y algunos ajustes implementados los siguientes:
* Refinamiento (Fine Tunning): Implica técnicas para entrenar aún más a un modelo cuyos pesos ya se han actualizado mediante entrenamiento previo. Utilizando el conocimiento previo del modelo base como punto de partida, el refinamiento adapta el modelo entrenándolo en un conjunto de datos más pequeño y específico de la tarea.
* Ajuste eficiente de parámetros (PEFT): Es un método para mejorar el rendimiento de modelos LLM previamente entrenados y redes neuronales para tareas o conjuntos de datos específicos. Al entrenar un pequeño conjunto de parámetros y conservar la mayor parte de la estructura del modelo LLM preentrenado, se ahorra tiempo y recursos computacionales al aumentar la eficiencia en tareas específicos.
* Aprendizaje por refuerzo a partir de la retroalimentación humana (RLHF): Es una técnica de aprendizaje automático en la que se entrena a un “modelo de recompensa” con retroalimentación humana directa y luego se utiliza para optimizar el rendimiento de un agente de inteligencia artificial a través del aprendizaje por refuerzo.
* Optimización Directa de Preferencias (DPO): Es un método eficiente para alinear modelos de lenguaje grandes (LLM) con las preferencias humanas. A diferencia del tradicional aprendizaje por refuerzo (RLHF), DPO elimina la necesidad de entrenar un modelo de recompensa independiente o usar algoritmos complejos de optimización, simplificando el entrenamiento en una tarea de clasificación directa. Y puede implementarse tanto sin un modelo de recompensa, como aplicando Datos por pares y Optimizaciones matemáticas. Modelos IA sin censura:
Teniendo ya en claro el concepto anterior, se puede describir o explicar fácilmente que, un Modelo IA «sin censura» es aquel en el que mediante un proceso de alineación restrictiva se le han eliminado ciertas o todas las barreras o restricciones impuestas, o aquel al cual nunca se aplicaron procesos de alineación.
Por ende, estos modelos obedecerán cualquier prompt que el usuario introduzca, operando bajo la premisa pura del software libre: «La herramienta debe ejecutar la orden del usuario sin actuar como un árbitro moral». O en palabras más simples son aquellos modelos que han sido entrenados o modificados para eliminar las barreras de seguridad, filtros éticos y alineación (RLHF) impuestos por sus creadores originales. ¿Cómo se logra esto?
Para ello, se pueden implementar procesos como los siguientes:
* La ablación (eliminación o desactivación) del vector (respuesta) de rechazo: Al detectar y restar este «vector de rechazo» de los pesos durante la inferencia, el modelo pierde su capacidad de negarse a responder.
* Refinamiento con Datasets Ortogonales: Consiste en reentrenar un modelo base utilizando conjuntos de datos de los cuales se han purgado sistemáticamente todas las respuestas del tipo «Lo siento, como modelo de lenguaje de IA, no puedo…». Con ello, se consigue que un modelo desaprenda el comportamiento evasivo y priorice la obediencia estricta a las instrucciones dadas.
https://blog.desdelinux.net/wp-content/uploads/2023/12/midori-11-2-novedades-imagen-resumen-blog-desdelinux.jpeg Resumen
En resumen, esperamos que esta «quinta publicación de nuestra actual serie sobre la Inteligencia Artificial (IA)» sea un idóneo complemento a nuestra tercera publicación, con el objetivo de seguir fortaleciendo y facilitando en muchos usuarios del Linuxverso el uso y dominio de los conocimientos y destrezas necesarios para poder comprender, capacitarse y manejarse en este moderno e innovador ámbito tecnológico. No olvides que, la Inteligencia Artificial junto a la Robótica hoy en día, están cambi[...]
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estigar cómo los LLM transforman entradas en resultados, ya sea a través del análisis de las operaciones internas de la red neuronal de un LLM o auditando los resultados del modelo para patrones que producen respuestas desalineadas. Ajustes de alineamiento…
ando al mundo y nuestra forma de vivir la vida. Y que si todo sale bien con ella, la Humanidad podría tener una era de prosperidad y avance como nunca antes se ha visto en otros momentos.
Así que, más vale aprender de Inteligencia Artificial ahora que negarse, y tener que lamentarse mañana. En consecuencia, si te gustaría aprender algo en especifico sobre IA, te invitamos a mencionarlo vía comentarios, para tenerlo en cuenta para futuras publicaciones. Y por supuesto, no olvides seguir participando, contribuyendo y apoyando a nuestro querido y valioso Linuxverso.
Por último, recuerda visitar nuestra «página de inicio» en español. O, en cualquier otro idioma (con solo agregar al final de nuestra URL actual, 2 letras al final, por ejemplo: ar, de, en, fr, ja, pt y ru, entre muchas otras) para conocer más contenidos actuales.
Así que, más vale aprender de Inteligencia Artificial ahora que negarse, y tener que lamentarse mañana. En consecuencia, si te gustaría aprender algo en especifico sobre IA, te invitamos a mencionarlo vía comentarios, para tenerlo en cuenta para futuras publicaciones. Y por supuesto, no olvides seguir participando, contribuyendo y apoyando a nuestro querido y valioso Linuxverso.
Por último, recuerda visitar nuestra «página de inicio» en español. O, en cualquier otro idioma (con solo agregar al final de nuestra URL actual, 2 letras al final, por ejemplo: ar, de, en, fr, ja, pt y ru, entre muchas otras) para conocer más contenidos actuales.
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Desde Linux
Novedades del Linuxverso Semana 32/2026: AerynOS 2026.08, NetHydra 1.1.0 y Soplos Linux 2026.08
https://blog.desdelinux.net/wp-content/uploads/2026/08/novedades-linuxverso-semana-32-2026-imagen-destacada-blog-desdelinux.jpg
Distros del Linuxverso: Novedades de la Semana 32 del año 2026
Para esta trigésima segunda (32) semana del año 2026 (02/08/26 al 08/08/26) en el Linuxverso, les ofrecemos nuestro oportuno y acostumbrado resumen semanal sobre las novedades contenidas en las variadas noticias de lanzamientos de Distribuciones basadas en Linux, BSD y otras más. Tales como, el de las Distribuciones “AerynOS, NetHydra y Soplos Linux”, que hoy destacaremos durante esta semana.
Y como ya saben, muchas de estas noticias de lanzamientos las traemos directamente de las webs de «DistroWatch, OS.Watch y FOSS Torrent». Mientras que, de la web de «ArchiveOS» mencionamos al final, los anuncios sobre la recuperación y difusión de archivos ISO de Distros GNU/Linux discontinuadas, y de otros tipos de sistemas operativos conocidos. Además, muchas de estas recientes versiones pueden estar ya disponibles sobre la web de «DistroSea» para su revisión y evaluación. Así que, sin más que decir, a continuación abordaremos los lanzamientos de las «Distros del Linuxverso para la Semana 32 del año 2026».
https://blog.desdelinux.net/wp-content/uploads/2026/08/novedades-linuxverso-semana-30-2026-imagen-destacada-blog-desdelinux.jpg
Distros del Linuxverso: Novedades de la Semana 31 del año 2026
Pero, antes de comenzar a comentar cada una de las novedades relacionadas con estos nuevos lanzamientos de Distros *Linux, *BSD y otras más, que han sucedido en el «Linuxverso durante esta semana 32 del año 2026», les recomendamos explorar la anterior publicación relacionada de esta misma serie de publicaciones, al finalizar la misma:
Emmabuntüs es una Distribución GNU/Linux basada en Debian GNU/Linux, y de origen Francés que ofrece un sistema operativo amigable con los usuarios nuevos y razonablemente ligero en consumo de recursos, que lo hace ideal para ser usado en computadoras viejas o de bajos recursos. Por ende, esta diseñada esencialmente para facilitar el reacondicionamiento de computadores donados a comunidades Emaús. Actualmente, se distribuye con los entornos XFCE y LXQt, e incluye muchas características modernas como un gran número de programas preconfigurados para el uso diario, una barra lanzadora de aplicaciones, fácil instalación de programas no libres y códecs multimedia así como una rápida configuración a través de scripts automatizados. Por último, ofrece soporte plurilingüe en los idiomas inglés, francés y español. Sobre Emmabuntüs
https://blog.desdelinux.net/wp-content/uploads/2025/01/novedades-linuxverso-semana-01-2025-imagen-introduccion-blog-desdelinux.jpeg Las 3 primeras Distros del Linuxverso actualizadas durante la Semana 32 del año 2026
https://blog.desdelinux.net/wp-content/uploads/2026/08/novedades-linuxverso-semana-32-2026-imagen-contenido-1-blog-desdelinux.jpg AerynOS 2026.08
* Sitio web oficial
* Repositorio oficial: GitHub.
* Anuncio oficial del lanzamiento: 2 de agosto de 2026.
* Enlaces de Descarga: AerynOS 2026.08.
* Novedades destacadas: Esta nueva versión estable del Proyecto AerynOS denominada «AerynOS 2026.08», incluye interesantes y útiles novedades (añadidos, soluciones y mejoras), entre las que destacan algunas como la inclusión de soporte experimental para OpenZFS en unidades de datos, junto con importantes esfuerzos de empaquetado de Systemd, lo que ha permitido pasar de la versión 257.13 a la 261.2. Además, incluye mejoras relacionadas con las herramientas Gnist del paquete CLI Malm para declarar, aplicar y compartir temas del administrador de ventanas Wayland de forma práctica, y la herramienta Aerbox, que utiliz[...]
Novedades del Linuxverso Semana 32/2026: AerynOS 2026.08, NetHydra 1.1.0 y Soplos Linux 2026.08
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Distros del Linuxverso: Novedades de la Semana 32 del año 2026
Para esta trigésima segunda (32) semana del año 2026 (02/08/26 al 08/08/26) en el Linuxverso, les ofrecemos nuestro oportuno y acostumbrado resumen semanal sobre las novedades contenidas en las variadas noticias de lanzamientos de Distribuciones basadas en Linux, BSD y otras más. Tales como, el de las Distribuciones “AerynOS, NetHydra y Soplos Linux”, que hoy destacaremos durante esta semana.
Y como ya saben, muchas de estas noticias de lanzamientos las traemos directamente de las webs de «DistroWatch, OS.Watch y FOSS Torrent». Mientras que, de la web de «ArchiveOS» mencionamos al final, los anuncios sobre la recuperación y difusión de archivos ISO de Distros GNU/Linux discontinuadas, y de otros tipos de sistemas operativos conocidos. Además, muchas de estas recientes versiones pueden estar ya disponibles sobre la web de «DistroSea» para su revisión y evaluación. Así que, sin más que decir, a continuación abordaremos los lanzamientos de las «Distros del Linuxverso para la Semana 32 del año 2026».
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Distros del Linuxverso: Novedades de la Semana 31 del año 2026
Pero, antes de comenzar a comentar cada una de las novedades relacionadas con estos nuevos lanzamientos de Distros *Linux, *BSD y otras más, que han sucedido en el «Linuxverso durante esta semana 32 del año 2026», les recomendamos explorar la anterior publicación relacionada de esta misma serie de publicaciones, al finalizar la misma:
Emmabuntüs es una Distribución GNU/Linux basada en Debian GNU/Linux, y de origen Francés que ofrece un sistema operativo amigable con los usuarios nuevos y razonablemente ligero en consumo de recursos, que lo hace ideal para ser usado en computadoras viejas o de bajos recursos. Por ende, esta diseñada esencialmente para facilitar el reacondicionamiento de computadores donados a comunidades Emaús. Actualmente, se distribuye con los entornos XFCE y LXQt, e incluye muchas características modernas como un gran número de programas preconfigurados para el uso diario, una barra lanzadora de aplicaciones, fácil instalación de programas no libres y códecs multimedia así como una rápida configuración a través de scripts automatizados. Por último, ofrece soporte plurilingüe en los idiomas inglés, francés y español. Sobre Emmabuntüs
https://blog.desdelinux.net/wp-content/uploads/2025/01/novedades-linuxverso-semana-01-2025-imagen-introduccion-blog-desdelinux.jpeg Las 3 primeras Distros del Linuxverso actualizadas durante la Semana 32 del año 2026
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* Sitio web oficial
* Repositorio oficial: GitHub.
* Anuncio oficial del lanzamiento: 2 de agosto de 2026.
* Enlaces de Descarga: AerynOS 2026.08.
* Novedades destacadas: Esta nueva versión estable del Proyecto AerynOS denominada «AerynOS 2026.08», incluye interesantes y útiles novedades (añadidos, soluciones y mejoras), entre las que destacan algunas como la inclusión de soporte experimental para OpenZFS en unidades de datos, junto con importantes esfuerzos de empaquetado de Systemd, lo que ha permitido pasar de la versión 257.13 a la 261.2. Además, incluye mejoras relacionadas con las herramientas Gnist del paquete CLI Malm para declarar, aplicar y compartir temas del administrador de ventanas Wayland de forma práctica, y la herramienta Aerbox, que utiliz[...]
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Desde Linux Novedades del Linuxverso Semana 32/2026: AerynOS 2026.08, NetHydra 1.1.0 y Soplos Linux 2026.08 https://blog.desdelinux.net/wp-content/uploads/2026/08/novedades-linuxverso-semana-32-2026-imagen-destacada-blog-desdelinux.jpg Distros del Linuxverso:…
a de forma nativa el concepto de modelo de sistema de moss para crear rápidamente contenedores con control de acceso a la red, el sonido, las unidades y otros componentes de hardware. Por último, entre algunas otras pocas más, destaca la implementación del Kernel Linux 7.1.5 para las ramas estables y de juegos, y a la 6.18.40 para rama LTS. También, ahora han incorporado el controlador NVIDIA 610.43.03 a sus repositorios para mayor facilidad de instalación.
AerynOS es una Distribución GNU/Linux independiente, y de origen Irlandés que ofrece un sistema operativo con el escritorio GNOME y orientado al rendimiento, que se diferencia significativamente de las distribuciones tradicionales, aunque busca proporcionar un entorno familiar y cómodo. El código fuente se encuentra actualmente en fase alfa (vista previa técnica), lo que significa que aún no está listo para su uso generalizado. Sin embargo, su equipo de desarrollo esta comprometemos a ofrecer en el futuro un sistema operativo estable y fiable, fácil de usar y personalizar. Sobre AerynOS
https://blog.desdelinux.net/wp-content/uploads/2026/08/novedades-linuxverso-semana-32-2026-imagen-contenido-2-blog-desdelinux.jpg NetHydra 1.1.0
* Sitio web oficial
* Repositorio oficial: GitHub.
* Anuncio oficial del lanzamiento: 3 de agosto de 2026.
* Enlaces de Descarga: NetHydra 1.1.0.
* Novedades destacadas: Esta nueva versión estable del Proyecto NetHydra denominada «NetHydra 1.1.0», incluye interesantes y útiles novedades (añadidos, soluciones y mejoras), entre las que destacan algunas como la decisión de hacer de «root» el usuario por defecto, aunque solo para la edición estándar de NetHydra. Otra importante es la implementación de MATE Desktop como entorno de escritorio predeterminado para NetHydra (para SONAR se seguirá utilizando XFCE), con un estilo clásico y técnico. Además, ahora incluye varias herramientas nuevas y la incorporación de nuevos paquetes para complementar y ampliar el alcance de la Distribución. Siendo algunos de ellos «Fluxion» (herramienta de investigación para auditorías de seguridad e ingeniería social), «Ligolo-ng» (herramienta de tunelización/pivote avanzada pero sencilla que utiliza una interfaz TUN), «Chisel» (Túnel TCP/UDP rápido, transportado a través de HTTP, protegido mediante SSH. Con un único ejecutable) y «Evilginx2» (Framework de ataque independiente de intermediario utilizado para phishing). Por último, entre algunas otras pocas más, destaca la inclusión de paquetes relevantes como cisco-auditing-tool (CAT), cisco-global-exploiter, cisco-torch, 0trace, unix-privesc-check y smtp-user-enum, ya que aun son herramientas vigentes y utilizables.
NetHydra es una Distribución GNU/Linux basada en Debian GNU/Linux, y de origen Indonesio que ofrece un sistema operativo orientado a la investigación y las pruebas de penetración en el ámbito industrial. Por ello, incluye varias herramientas de pruebas de penetración, como recopilación de información, escaneo, pruebas de estrés, explotación, cracking, ingeniería inversa, análisis forense y drones. Además, este proyecto se diferencia de otros debido a que se centra en las pruebas de penetración en tiempo real, fomentando su uso para ayudar a los expertos de equipos rojos a realizar pruebas de penetración físicas. Razón por la cual, utiliza el kernel RT PREEMPT_RT para asegurar que todo funcione correctamente. Sobre NetHydra
https://blog.desdelinux.net/wp-content/uploads/2026/08/novedades-linuxverso-semana-32-2026-imagen-contenido-3-blog-desdelinux.jpg Soplos Linux 2026.08
* Sitio web oficial
* Repositorio oficial: GitHub.
* Anuncio oficial del lanzamiento: 5 de agosto de 2026.
* Enlaces de Descarga: Soplos Linux Boro 2026.08.
* Novedades destacadas: Esta nueva versión estable del Proyecto Soplos Linux denominada «Soplos Linux 2026.08», incluye interesantes y útiles novedades (añadidos, soluciones y mejoras), entre las que destacan algunas como el p[...]
AerynOS es una Distribución GNU/Linux independiente, y de origen Irlandés que ofrece un sistema operativo con el escritorio GNOME y orientado al rendimiento, que se diferencia significativamente de las distribuciones tradicionales, aunque busca proporcionar un entorno familiar y cómodo. El código fuente se encuentra actualmente en fase alfa (vista previa técnica), lo que significa que aún no está listo para su uso generalizado. Sin embargo, su equipo de desarrollo esta comprometemos a ofrecer en el futuro un sistema operativo estable y fiable, fácil de usar y personalizar. Sobre AerynOS
https://blog.desdelinux.net/wp-content/uploads/2026/08/novedades-linuxverso-semana-32-2026-imagen-contenido-2-blog-desdelinux.jpg NetHydra 1.1.0
* Sitio web oficial
* Repositorio oficial: GitHub.
* Anuncio oficial del lanzamiento: 3 de agosto de 2026.
* Enlaces de Descarga: NetHydra 1.1.0.
* Novedades destacadas: Esta nueva versión estable del Proyecto NetHydra denominada «NetHydra 1.1.0», incluye interesantes y útiles novedades (añadidos, soluciones y mejoras), entre las que destacan algunas como la decisión de hacer de «root» el usuario por defecto, aunque solo para la edición estándar de NetHydra. Otra importante es la implementación de MATE Desktop como entorno de escritorio predeterminado para NetHydra (para SONAR se seguirá utilizando XFCE), con un estilo clásico y técnico. Además, ahora incluye varias herramientas nuevas y la incorporación de nuevos paquetes para complementar y ampliar el alcance de la Distribución. Siendo algunos de ellos «Fluxion» (herramienta de investigación para auditorías de seguridad e ingeniería social), «Ligolo-ng» (herramienta de tunelización/pivote avanzada pero sencilla que utiliza una interfaz TUN), «Chisel» (Túnel TCP/UDP rápido, transportado a través de HTTP, protegido mediante SSH. Con un único ejecutable) y «Evilginx2» (Framework de ataque independiente de intermediario utilizado para phishing). Por último, entre algunas otras pocas más, destaca la inclusión de paquetes relevantes como cisco-auditing-tool (CAT), cisco-global-exploiter, cisco-torch, 0trace, unix-privesc-check y smtp-user-enum, ya que aun son herramientas vigentes y utilizables.
NetHydra es una Distribución GNU/Linux basada en Debian GNU/Linux, y de origen Indonesio que ofrece un sistema operativo orientado a la investigación y las pruebas de penetración en el ámbito industrial. Por ello, incluye varias herramientas de pruebas de penetración, como recopilación de información, escaneo, pruebas de estrés, explotación, cracking, ingeniería inversa, análisis forense y drones. Además, este proyecto se diferencia de otros debido a que se centra en las pruebas de penetración en tiempo real, fomentando su uso para ayudar a los expertos de equipos rojos a realizar pruebas de penetración físicas. Razón por la cual, utiliza el kernel RT PREEMPT_RT para asegurar que todo funcione correctamente. Sobre NetHydra
https://blog.desdelinux.net/wp-content/uploads/2026/08/novedades-linuxverso-semana-32-2026-imagen-contenido-3-blog-desdelinux.jpg Soplos Linux 2026.08
* Sitio web oficial
* Repositorio oficial: GitHub.
* Anuncio oficial del lanzamiento: 5 de agosto de 2026.
* Enlaces de Descarga: Soplos Linux Boro 2026.08.
* Novedades destacadas: Esta nueva versión estable del Proyecto Soplos Linux denominada «Soplos Linux 2026.08», incluye interesantes y útiles novedades (añadidos, soluciones y mejoras), entre las que destacan algunas como el p[...]
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a de forma nativa el concepto de modelo de sistema de moss para crear rápidamente contenedores con control de acceso a la red, el sonido, las unidades y otros componentes de hardware. Por último, entre algunas otras pocas más, destaca la implementación del…
ase de desarrollo a estable para sus 3 ediciones actuales: XFCE, KDE Plasma y GNOME. Por ello, ahora las ediciones Tyron (XFCE), Tyson (Plasma) y Boro (GNOME) comparten como fecha de lanzamiento en forma estable: el 5 de agosto de 2026. Además, ahora todas incluyen el Kernel Linux 7.1.5-soplos-v1. Y en consecuencia, también incluyen el paquete mesa-vulkan-drivers en su versión 26.1.5-1, mejorando el soporte gráfico Vulkan de serie, y el paquete openssh-common, para reforzar las herramientas de red disponibles desde el primer arranque. Por último, entre algunas otras pocas más, destaca la eliminación por completo los drivers propietarios de NVIDIA de la imagen ISO. Ya no encontrarás nvidia-driver, nvidia-kernel-dkms ni cuda-drivers-580 preinstalados. En su lugar, las tres variantes arrancan siempre con nouveau, el driver libre de código abierto. Además, muchas de sus herramientas propias han sufrido cambios, mejoras y se ha incluido una nueva llamada «Soplos Layout Switcher», la cual permite cambiar entre cuatro diseños distintos de GNOME Shell.
Soplos es una Distribución GNU/Linux basada en Debian (Testing), y de origen Español, que ofrece un sistema operativo con un entorno optimizado y fácil de personalizar. Y precisamente para lograr esto, actualmente viene equipada con el flexible, moderno y estable Escritorio GNOME 50 y un moderno y personalizado Kernel Linux 7.1.5. Además, está configurado para ser idóneo para ordenadores de escritorio y portátiles, gracias a su excelente fiabilidad, facilidad de uso y productividad. Y para ello, viene preinstalado con aplicaciones esenciales ya listas para usar desde el primer arranque. Sobre Soplos Otras interesantes Distros del Linuxverso actualizadas durante la semana 32 del año 2026
Y para no dejar ninguna por fuera, vale mencionar también el anuncio oficial de otros conocidos lanzamientos de Distros GNU/Linux y de antiguas y obsoletas versiones de diversos sistemas operativos, durante este periodo de tiempo: En DistroWatch, OS.Watch y FOSS Torrent
1. Flora 20260808: 8 de agosto.
2. Bluestar 7.1.6: 8 de agosto.
3. Neko-Void 20260805: 8 de agosto.
4. Oreon 10-2608: 7 de agosto.
5. CaramOS 1.0.16: 7 de agosto.
6. ArchBANG 070826: 7 de agosto.
7. TitalcruiseOS 5.4: 7 de agosto.
8. HackerOS 4.9: 7 de agosto.
9. Manjaro 26.1.0-rc4: 7 de agosto.
10. SmartOS 20260806: 6 de agosto.
11. CalamaroOS 20260805: 6 de agosto.
12. CatOS 2026.08.05: 5 de agosto.
13. ML4W 2.15: 5 de agosto.
14. Tribblix 0m41: 5 de agosto.
15. AlterOS 2025.8.6: 5 de agosto.
16. Soplos 2026.08: 5 de agosto.
17. openKylin 2.0-SP2-20260730: 5 de agosto.
18. GNOME OS 20260804.13: 5 de agosto.
19. Tails 7.10.1: 4 de agosto.
20. Talos 1.13.8: 4 de agosto.
21. starkOS 20260803: 4 de agosto.
22. Exton 260804 «PuppEX»: 4 de agosto.
23. OmegaLinux 3.5: 4 de agosto.
24. TUXEDO 20260803: 3 de agosto.
25. CentOS 10-20260803.0: 3 de agosto.
26. T4n OS 20260802: 3 de agosto.
27. Expirion 6.6-260803: 3 de agosto.
28. Berserk Arch 2026.08.02: 3 de agosto.
29. NetHydra 1.1.0: 3 de agosto.
30. AerynOS 2026.08: 2 de agosto.
31. Shadowfetch 2.1.3: 2 de agosto.
32. Ezarcher 2608-1: 2 de agosto.
33. MidnightBSD 4.0.7: 2 de agosto.
34. Puppy 26.06-20260801: 2 de agosto.
35. Butterbian 0.3.3: 2 de agosto.
36. Calam 2026-08: 2 de agosto.
37. Synex 13-u11: 2 de agosto.
38. Arch 2026.08.01: 2 de agosto. En ArchiveOS
* Magnesium Linux: 7 de agosto.
* Danube Cloud: 5 de agosto.
* SamuraiWTF: 3 de agosto.
https://blog.desdelinux.net/wp-content/uploads/2023/12/midori-11-2-novedades-imagen-resumen-blog-desdelinux.jpeg Resumen
En resumen, esperamos que esta <b[...]
Soplos es una Distribución GNU/Linux basada en Debian (Testing), y de origen Español, que ofrece un sistema operativo con un entorno optimizado y fácil de personalizar. Y precisamente para lograr esto, actualmente viene equipada con el flexible, moderno y estable Escritorio GNOME 50 y un moderno y personalizado Kernel Linux 7.1.5. Además, está configurado para ser idóneo para ordenadores de escritorio y portátiles, gracias a su excelente fiabilidad, facilidad de uso y productividad. Y para ello, viene preinstalado con aplicaciones esenciales ya listas para usar desde el primer arranque. Sobre Soplos Otras interesantes Distros del Linuxverso actualizadas durante la semana 32 del año 2026
Y para no dejar ninguna por fuera, vale mencionar también el anuncio oficial de otros conocidos lanzamientos de Distros GNU/Linux y de antiguas y obsoletas versiones de diversos sistemas operativos, durante este periodo de tiempo: En DistroWatch, OS.Watch y FOSS Torrent
1. Flora 20260808: 8 de agosto.
2. Bluestar 7.1.6: 8 de agosto.
3. Neko-Void 20260805: 8 de agosto.
4. Oreon 10-2608: 7 de agosto.
5. CaramOS 1.0.16: 7 de agosto.
6. ArchBANG 070826: 7 de agosto.
7. TitalcruiseOS 5.4: 7 de agosto.
8. HackerOS 4.9: 7 de agosto.
9. Manjaro 26.1.0-rc4: 7 de agosto.
10. SmartOS 20260806: 6 de agosto.
11. CalamaroOS 20260805: 6 de agosto.
12. CatOS 2026.08.05: 5 de agosto.
13. ML4W 2.15: 5 de agosto.
14. Tribblix 0m41: 5 de agosto.
15. AlterOS 2025.8.6: 5 de agosto.
16. Soplos 2026.08: 5 de agosto.
17. openKylin 2.0-SP2-20260730: 5 de agosto.
18. GNOME OS 20260804.13: 5 de agosto.
19. Tails 7.10.1: 4 de agosto.
20. Talos 1.13.8: 4 de agosto.
21. starkOS 20260803: 4 de agosto.
22. Exton 260804 «PuppEX»: 4 de agosto.
23. OmegaLinux 3.5: 4 de agosto.
24. TUXEDO 20260803: 3 de agosto.
25. CentOS 10-20260803.0: 3 de agosto.
26. T4n OS 20260802: 3 de agosto.
27. Expirion 6.6-260803: 3 de agosto.
28. Berserk Arch 2026.08.02: 3 de agosto.
29. NetHydra 1.1.0: 3 de agosto.
30. AerynOS 2026.08: 2 de agosto.
31. Shadowfetch 2.1.3: 2 de agosto.
32. Ezarcher 2608-1: 2 de agosto.
33. MidnightBSD 4.0.7: 2 de agosto.
34. Puppy 26.06-20260801: 2 de agosto.
35. Butterbian 0.3.3: 2 de agosto.
36. Calam 2026-08: 2 de agosto.
37. Synex 13-u11: 2 de agosto.
38. Arch 2026.08.01: 2 de agosto. En ArchiveOS
* Magnesium Linux: 7 de agosto.
* Danube Cloud: 5 de agosto.
* SamuraiWTF: 3 de agosto.
https://blog.desdelinux.net/wp-content/uploads/2023/12/midori-11-2-novedades-imagen-resumen-blog-desdelinux.jpeg Resumen
En resumen, esperamos que esta <b[...]
SoftwareLibre
ase de desarrollo a estable para sus 3 ediciones actuales: XFCE, KDE Plasma y GNOME. Por ello, ahora las ediciones Tyron (XFCE), Tyson (Plasma) y Boro (GNOME) comparten como fecha de lanzamiento en forma estable: el 5 de agosto de 2026. Además, ahora todas…
>trigésima segunda publicación (semana 32) de nuestra útil y actual serie dedicada a las «Novedades de las Distros del Linuxverso para cada semana del año 2026» te haya gustado y sido útil, informativa y técnicamente. Sobre todo, en cuanto al último lanzamiento de las Distribuciones “AerynOS, NetHydra y Soplos Linux”, que hoy hemos destacado.
Por último, recuerda visitar nuestra «página de inicio» en español. O, en cualquier otro idioma (con solo agregar al final de nuestra URL actual, 2 letras al final, por ejemplo: ar, de, en, fr, ja, pt y ru, entre muchas otras) para conocer más contenidos actuales.
Por último, recuerda visitar nuestra «página de inicio» en español. O, en cualquier otro idioma (con solo agregar al final de nuestra URL actual, 2 letras al final, por ejemplo: ar, de, en, fr, ja, pt y ru, entre muchas otras) para conocer más contenidos actuales.
http://www.linuxhispano.net/feed/ Monitoriza tu consumo de Claude Code en GNOME con Python y AppIndicator
Si trabajas a diario con Claude Code, seguramente te haya pasado: estás a mitad de una tarea larga y de pronto te quedas sin cuota. Existe el comando /usage dentro de Claude Code, pero hay que pararse a escribirlo. Lo cómodo sería tener el dato siempre delante, en la barra superior de Ubuntu.
En este artículo montamos justo eso: un indicador que muestra de forma permanente el porcentaje consumido de la sesión de 5 horas y el de la cuota semanal, con el tiempo que falta para cada reset. Se refresca solo cada minuto y arranca automáticamente al iniciar sesión. De dónde salen los datos
Claude Code guarda sus credenciales OAuth en ~/.claude/.credentials.json. Dentro hay un accessToken que sirve para consultar el mismo endpoint que usa internamente el comando /usage: TOKEN=$(python3 -c "import json;print(json.load(open('$HOME/.claude/.credentials.json'))['claudeAiOauth']['accessToken'])")
curl -s https://api.anthropic.com/api/oauth/usage \
-H "Authorization: Bearer $TOKEN" \
-H "anthropic-beta: oauth-2025-04-20"
La respuesta trae bastantes campos, pero los dos que nos interesan son estos: {
"five_hour": {
"utilization": 56.0,
"resets_at": "2026-08-08T11:30:00+00:00"
},
"seven_day": {
"utilization": 14.0,
"resets_at": "2026-08-13T20:00:00+00:00"
}
} utilization es el porcentaje consumido y resets_at la marca temporal en UTC en la que ese contador vuelve a cero. Con eso ya tenemos todo lo necesario. Un aviso antes de seguir: ese token da acceso a tu cuenta. Úsalo solo en local y no lo pegues en ningún sitio público, ni en capturas de pantalla ni en pastebins. Por qué una app de bandeja y no una extensión de GNOME
El primer impulso es escribir una extensión de GNOME Shell, que es lo que pinta texto nativo en la barra. Y funciona, pero tiene un inconveniente serio en Ubuntu moderno: bajo Wayland, una extensión recién instalada no se carga hasta que reinicias GNOME Shell, y eso significa cerrar sesión. El clásico Alt+F2 seguido de r solo funciona en X11.
La alternativa que evita el cierre de sesión es una aplicación de bandeja con AyatanaAppIndicator3. Se apoya en la extensión ubuntu-appindicators, que Ubuntu trae activada de serie, y se registra en caliente: la lanzas y aparece al instante. El script del indicador
Guarda esto en ~/.local/bin/claude-usage-indicator.py: #!/usr/bin/env python3
import fcntl
import json
import sys
import urllib.request
from datetime import datetime, timezone
from pathlib import Path
import gi
gi.require_version("Gtk", "3.0")
gi.require_version("AyatanaAppIndicator3", "0.1")
from gi.repository import AyatanaAppIndicator3 as AppIndicator
from gi.repository import GLib, Gtk
CRED = Path.home() / ".claude" / ".credentials.json"
URL = "https://api.anthropic.com/api/oauth/usage"
REFRESH_SECONDS = 60
def eta(iso):
if not iso:
return ""
try:
t = datetime.fromisoformat(iso)
except ValueError:
return ""
secs = (t - datetime.now(timezone.utc)).total_seconds()
if secs <=resetea {reset_clock(s['resets_at'])}\n"
f"Semanal: {wp}% -> resetea {reset_clock(w['resets_at'])}"
)
except Exception as e:
label = "Claude: --"
detail = f"Sin datos: {e}"
self.ind.set_label(label, "S 100% (0h00m) · W 100% (0d0h)")
self.detail.set_label(detail)
return GLib.SOURCE_CONTINUE
if __name__ == "__main__":
_lock = open("/tmp/claude-usage-indicator.lock", "w")
try:
fcntl.flock(_lock, fcntl.LOCK_EX | fcntl.LOCK_NB)
except BlockingIOError:
print("Ya h[...]
Si trabajas a diario con Claude Code, seguramente te haya pasado: estás a mitad de una tarea larga y de pronto te quedas sin cuota. Existe el comando /usage dentro de Claude Code, pero hay que pararse a escribirlo. Lo cómodo sería tener el dato siempre delante, en la barra superior de Ubuntu.
En este artículo montamos justo eso: un indicador que muestra de forma permanente el porcentaje consumido de la sesión de 5 horas y el de la cuota semanal, con el tiempo que falta para cada reset. Se refresca solo cada minuto y arranca automáticamente al iniciar sesión. De dónde salen los datos
Claude Code guarda sus credenciales OAuth en ~/.claude/.credentials.json. Dentro hay un accessToken que sirve para consultar el mismo endpoint que usa internamente el comando /usage: TOKEN=$(python3 -c "import json;print(json.load(open('$HOME/.claude/.credentials.json'))['claudeAiOauth']['accessToken'])")
curl -s https://api.anthropic.com/api/oauth/usage \
-H "Authorization: Bearer $TOKEN" \
-H "anthropic-beta: oauth-2025-04-20"
La respuesta trae bastantes campos, pero los dos que nos interesan son estos: {
"five_hour": {
"utilization": 56.0,
"resets_at": "2026-08-08T11:30:00+00:00"
},
"seven_day": {
"utilization": 14.0,
"resets_at": "2026-08-13T20:00:00+00:00"
}
} utilization es el porcentaje consumido y resets_at la marca temporal en UTC en la que ese contador vuelve a cero. Con eso ya tenemos todo lo necesario. Un aviso antes de seguir: ese token da acceso a tu cuenta. Úsalo solo en local y no lo pegues en ningún sitio público, ni en capturas de pantalla ni en pastebins. Por qué una app de bandeja y no una extensión de GNOME
El primer impulso es escribir una extensión de GNOME Shell, que es lo que pinta texto nativo en la barra. Y funciona, pero tiene un inconveniente serio en Ubuntu moderno: bajo Wayland, una extensión recién instalada no se carga hasta que reinicias GNOME Shell, y eso significa cerrar sesión. El clásico Alt+F2 seguido de r solo funciona en X11.
La alternativa que evita el cierre de sesión es una aplicación de bandeja con AyatanaAppIndicator3. Se apoya en la extensión ubuntu-appindicators, que Ubuntu trae activada de serie, y se registra en caliente: la lanzas y aparece al instante. El script del indicador
Guarda esto en ~/.local/bin/claude-usage-indicator.py: #!/usr/bin/env python3
import fcntl
import json
import sys
import urllib.request
from datetime import datetime, timezone
from pathlib import Path
import gi
gi.require_version("Gtk", "3.0")
gi.require_version("AyatanaAppIndicator3", "0.1")
from gi.repository import AyatanaAppIndicator3 as AppIndicator
from gi.repository import GLib, Gtk
CRED = Path.home() / ".claude" / ".credentials.json"
URL = "https://api.anthropic.com/api/oauth/usage"
REFRESH_SECONDS = 60
def eta(iso):
if not iso:
return ""
try:
t = datetime.fromisoformat(iso)
except ValueError:
return ""
secs = (t - datetime.now(timezone.utc)).total_seconds()
if secs <=resetea {reset_clock(s['resets_at'])}\n"
f"Semanal: {wp}% -> resetea {reset_clock(w['resets_at'])}"
)
except Exception as e:
label = "Claude: --"
detail = f"Sin datos: {e}"
self.ind.set_label(label, "S 100% (0h00m) · W 100% (0d0h)")
self.detail.set_label(detail)
return GLib.SOURCE_CONTINUE
if __name__ == "__main__":
_lock = open("/tmp/claude-usage-indicator.lock", "w")
try:
fcntl.flock(_lock, fcntl.LOCK_EX | fcntl.LOCK_NB)
except BlockingIOError:
print("Ya h[...]
SoftwareLibre
http://www.linuxhispano.net/feed/ Monitoriza tu consumo de Claude Code en GNOME con Python y AppIndicator Si trabajas a diario con Claude Code, seguramente te haya pasado: estás a mitad de una tarea larga y de pronto te quedas sin cuota. Existe el comando…
ay una instancia en ejecucion.", file=sys.stderr)
sys.exit(0)
Indicator()
Gtk.main()
Hay dos detalles que merece la pena señalar. El primero es el bloqueo de instancia única con fcntl.flock al final: sin él es facilísimo acabar con tres o cuatro copias apiladas en la barra si lanzas el script a mano mientras el autoarranque ya lo tenía corriendo.
El segundo es el segundo argumento de set_label, la llamada guide. Sirve para que el panel reserve el ancho del texto más largo posible y el icono no baile cada vez que el número cambia de una a tres cifras.
Dale permisos de ejecución y pruébalo: chmod +x ~/.local/bin/claude-usage-indicator.py
python3 ~/.local/bin/claude-usage-indicator.py
Debería aparecer al momento en la barra superior algo así:
S 57% (3h27m) · W 14% (5d11h)
Y al pinchar sobre el icono, un menú con la hora exacta de cada reset, un botón para actualizar al instante y otro para salir. Que arranque solo al iniciar sesión
GNOME lanza automáticamente todo lo que encuentre en ~/.config/autostart/. Creamos ahí claude-usage-indicator.desktop: [Desktop Entry]
Type=Application
Name=Claude Usage Indicator
Comment=Muestra la cuota usada de Claude en la barra superior
Exec=/usr/bin/python3 /home/TU_USUARIO/.local/bin/claude-usage-indicator.py
Icon=utilities-system-monitor-symbolic
Terminal=false
X-GNOME-Autostart-enabled=true
Ojo con la línea Exec, porque aquí es donde es fácil pegarse. La tentación es escribir %h para referirse al home, pero %h no existe en la especificación de Desktop Entry. Los únicos códigos válidos son %f, %u, %F, %U, %i, %c y %k. Si pones %h, GNOME descarta la entrada en silencio y te vuelves loco buscando por qué no arranca. Usa la ruta absoluta.
Puedes verificar que el fichero es correcto antes de reiniciar: desktop-file-validate ~/.config/autostart/claude-usage-indicator.desktop
Si no devuelve nada, está bien. También aparecerá listado en Aplicaciones al Inicio por si algún día lo quieres desactivar desde la interfaz gráfica sin borrar el fichero. Resumen de ficheros
FicheroPara qué sirve~/.local/bin/claude-usage-indicator.pyEl indicador de la barra~/.config/autostart/claude-usage-indicator.desktopArranque automático al iniciar sesión~/.claude/.credentials.jsonToken OAuth, lo genera Claude Code La limitación que conviene conocer
El indicador depende del token de acceso que guarda Claude Code, y ese token caduca cada pocas horas. Claude Code lo renueva por su cuenta, pero solo cuando lo usas. Si pasas un día entero sin abrirlo, el indicador mostrará Claude: -- hasta que vuelvas a lanzar claude en una terminal.
Se podría hacer que el script renovase el token él mismo con el refreshToken, pero es mala idea: ese proceso rota el refresh token, y hacerlo desde fuera puede desloguearte de Claude Code. Mejor asumir el hueco y que sea la propia herramienta la que gestione sus credenciales. Si ves el icono pero no el texto
Puede ocurrir según la versión de ubuntu-appindicators. La extensión sabe pintar etiquetas, pero en algunas builds las propiedades XAyatanaLabel vienen comentadas en su definición de interfaz D-Bus, con este razonamiento en el propio código fuente:
These are commented out because GDBusProxy would otherwise require them, but they are not available for KDE indicators
Puedes comprobar si tu etiqueta se está publicando correctamente por D-Bus con: gdbus call --session --dest org.kde.StatusNotifierWatcher \
--object-path /StatusNotifierWatcher \
--method org.freedesktop.DBus.Properties.Get \
org.kde.StatusNotifierWatcher RegisteredStatusNotifierItems
Si tu indic[...]
sys.exit(0)
Indicator()
Gtk.main()
Hay dos detalles que merece la pena señalar. El primero es el bloqueo de instancia única con fcntl.flock al final: sin él es facilísimo acabar con tres o cuatro copias apiladas en la barra si lanzas el script a mano mientras el autoarranque ya lo tenía corriendo.
El segundo es el segundo argumento de set_label, la llamada guide. Sirve para que el panel reserve el ancho del texto más largo posible y el icono no baile cada vez que el número cambia de una a tres cifras.
Dale permisos de ejecución y pruébalo: chmod +x ~/.local/bin/claude-usage-indicator.py
python3 ~/.local/bin/claude-usage-indicator.py
Debería aparecer al momento en la barra superior algo así:
S 57% (3h27m) · W 14% (5d11h)
Y al pinchar sobre el icono, un menú con la hora exacta de cada reset, un botón para actualizar al instante y otro para salir. Que arranque solo al iniciar sesión
GNOME lanza automáticamente todo lo que encuentre en ~/.config/autostart/. Creamos ahí claude-usage-indicator.desktop: [Desktop Entry]
Type=Application
Name=Claude Usage Indicator
Comment=Muestra la cuota usada de Claude en la barra superior
Exec=/usr/bin/python3 /home/TU_USUARIO/.local/bin/claude-usage-indicator.py
Icon=utilities-system-monitor-symbolic
Terminal=false
X-GNOME-Autostart-enabled=true
Ojo con la línea Exec, porque aquí es donde es fácil pegarse. La tentación es escribir %h para referirse al home, pero %h no existe en la especificación de Desktop Entry. Los únicos códigos válidos son %f, %u, %F, %U, %i, %c y %k. Si pones %h, GNOME descarta la entrada en silencio y te vuelves loco buscando por qué no arranca. Usa la ruta absoluta.
Puedes verificar que el fichero es correcto antes de reiniciar: desktop-file-validate ~/.config/autostart/claude-usage-indicator.desktop
Si no devuelve nada, está bien. También aparecerá listado en Aplicaciones al Inicio por si algún día lo quieres desactivar desde la interfaz gráfica sin borrar el fichero. Resumen de ficheros
FicheroPara qué sirve~/.local/bin/claude-usage-indicator.pyEl indicador de la barra~/.config/autostart/claude-usage-indicator.desktopArranque automático al iniciar sesión~/.claude/.credentials.jsonToken OAuth, lo genera Claude Code La limitación que conviene conocer
El indicador depende del token de acceso que guarda Claude Code, y ese token caduca cada pocas horas. Claude Code lo renueva por su cuenta, pero solo cuando lo usas. Si pasas un día entero sin abrirlo, el indicador mostrará Claude: -- hasta que vuelvas a lanzar claude en una terminal.
Se podría hacer que el script renovase el token él mismo con el refreshToken, pero es mala idea: ese proceso rota el refresh token, y hacerlo desde fuera puede desloguearte de Claude Code. Mejor asumir el hueco y que sea la propia herramienta la que gestione sus credenciales. Si ves el icono pero no el texto
Puede ocurrir según la versión de ubuntu-appindicators. La extensión sabe pintar etiquetas, pero en algunas builds las propiedades XAyatanaLabel vienen comentadas en su definición de interfaz D-Bus, con este razonamiento en el propio código fuente:
These are commented out because GDBusProxy would otherwise require them, but they are not available for KDE indicators
Puedes comprobar si tu etiqueta se está publicando correctamente por D-Bus con: gdbus call --session --dest org.kde.StatusNotifierWatcher \
--object-path /StatusNotifierWatcher \
--method org.freedesktop.DBus.Properties.Get \
org.kde.StatusNotifierWatcher RegisteredStatusNotifierItems
Si tu indic[...]
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ay una instancia en ejecucion.", file=sys.stderr) sys.exit(0) Indicator() Gtk.main() Hay dos detalles que merece la pena señalar. El primero es el bloqueo de instancia única con fcntl.flock al final: sin él es facilísimo acabar con tres o…
ador aparece en esa lista, el problema está en el lado de la extensión y no en tu script. En ese caso la salida es escribir una extensión de GNOME Shell propia, asumiendo el cierre de sesión que comentábamos al principio. Conclusión
Poco más de cien líneas de Python y un fichero de arranque para no volver a quedarte a medias sin saber por qué. Lo interesante del montaje es que no depende de ninguna extensión de terceros ni de reiniciar nada: se apoya en piezas que Ubuntu ya trae puestas.
El mismo endpoint sirve para cualquier otra cosa que se te ocurra: un aviso cuando pases del 80%, un registro histórico de consumo, o integrarlo en Conky o en Polybar si no usas GNOME. La entrada Monitoriza tu consumo de Claude Code en GNOME con Python y AppIndicator se publicó primero en Linux Hispano.
Poco más de cien líneas de Python y un fichero de arranque para no volver a quedarte a medias sin saber por qué. Lo interesante del montaje es que no depende de ninguna extensión de terceros ni de reiniciar nada: se apoya en piezas que Ubuntu ya trae puestas.
El mismo endpoint sirve para cualquier otra cosa que se te ocurra: un aviso cuando pases del 80%, un registro histórico de consumo, o integrarlo en Conky o en Polybar si no usas GNOME. La entrada Monitoriza tu consumo de Claude Code en GNOME con Python y AppIndicator se publicó primero en Linux Hispano.