
EAGLE 3.1: la optimización que recuerda que la IA no vive solo de GPUs
La carrera de la inteligencia artificial se cuenta casi siempre desde el hardware. Más GPU, más memoria HBM, más centros de datos, más megavatios y más racks especializados. Es lógico: entrenar y servir modelos grandes exige una infraestructura enorme. Pero EAGLE 3.1 ha vuelto a poner sobre la mesa una verdad menos vistosa y muy importante para cualquier empresa que paga inferencia: el software todavía puede cambiar mucho la factura de la IA. EAGLE 3.1 no es un nuevo modelo de lenguaje ni un chip alternativo a NVIDIA. Es una evolución de las técnicas de speculative decoding, una familia de métodos que busca acelerar la generación de texto en modelos autoregresivos. La idea, simplificada, consiste en usar un componente más




