CLaRa: así quiere Apple que la IA entienda tu código de verdad
¿Por qué los agentes de IA pierden el contexto en conversaciones largas? ¿Por qué buscan archivos por palabras y no por funcionalidad? Apple ha publicado CLaRa, una investigación que ataca los problemas fundamentales del RAG. Hoy explicamos qué es un RAG, por qué falla, y cómo esta nueva aproximación podría cambiar la forma en que programamos con IA.
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Si usas Claude Code, Cursor, Copilot o cualquier agente de IA para programar, seguro que has experimentado esto: llevas una hora de sesión, el modelo entiende perfectamente tu proyecto, y de repente... parece que se le va la cabeza. Te propone cosas que ya habíais descartado. Ignora archivos que le pasaste hace veinte minutos.
¿Por qué pasa esto? La respuesta está en cómo funcionan los sistemas RAG (Retrieval-Augmented Generation) y en sus limitaciones fundamentales.
En este episodio explicamos:
→ Qué es un RAG y por qué es esencial para los agentes de código→ Por qué el buscador de archivos no entiende tu código, solo palabras→ Cómo la compresión en conversaciones largas destruye el contexto que has construido→ Qué es CLaRa, la nueva investigación de Apple que unifica búsqueda y generación→ Por qué comprimir inteligentemente puede dar mejores resultados que usar el texto completo
Apple sigue apostando por la eficiencia sobre la fuerza bruta. No buscan el modelo más grande, buscan el más inteligente. Y CLaRa es un ejemplo perfecto de esa filosofía.
Investigación disponible en abierto:Paper: arxiv.org/abs/2511.18659GitHub: github.com/apple/ml-claraModelos: huggingface.co/apple/CLaRa-7B-Instruct
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STARFlow-V: Apple rompe las reglas de la IA generativa de vídeo
Apple acaba de hacer algo inesperado: liberar como open source STARFlow-V, un modelo de generación de vídeo por IA que rompe con todo lo establecido.
Mientras Sora, Veo 3, Runway y todos los demás usan modelos de difusión, Apple ha apostado por una tecnología diferente: los normalizing flows. Una arquitectura que la comunidad científica había descartado como "imposible de escalar" para vídeo... hasta ahora.
En este episodio te explico:
► Cómo funcionan los modelos de difusión (sin fórmulas, con metáforas)► Por qué tienen limitaciones fundamentales para streaming y tiempo real► Qué son los normalizing flows y por qué Apple ha apostado por ellos► Las ventajas clave: reversibilidad, causalidad, velocidad► Qué son los "world models" y por qué esto importa para robótica y simulación► El patrón de Apple liberando investigación: GAUDI, Ferret, FastVLM...► Qué significa esto para el futuro de la IA en dispositivos Apple
No hace falta ser experto para entenderlo. Como siempre, hago fácil lo difícil.
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📚 REFERENCIAS DEL EPISODIO
- Paper STARFlow-V: https://arxiv.org/abs/2511.20462- Paper STARFlow (NeurIPS 2025): https://arxiv.org/abs/2506.06276- Repositorio GitHub: https://github.com/apple/ml-starflow- Apple Machine Learning Research: https://machinelearning.apple.com
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20:40
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Los Neural Accelerators del M5 y MLX: el gran cambio de Apple en la IA
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¿Por qué un modelo de IA tarda unos segundos antes de empezar a responder, pero luego las palabras fluyen a velocidad de vértigo? La respuesta está en cómo funcionan los LLMs y Apple acaba de hacer con el chip M5 que mejora este flujo exponencialmente.
En este episodio desentrañamos los nuevos aceleradores neurales que Apple ha integrado en cada núcleo de la GPU del M5. No estamos hablando del Neural Engine de siempre, sino de algo completamente nuevo que está cambiando las reglas del juego en inteligencia artificial.
Exploramos: Cómo funcionan realmente los modelos de lenguaje y por qué son máquinas de multiplicar matrices. La diferencia entre Neural Engine y Neural Accelerators: por qué Apple necesita ambos. Qué significa que generar el primer token sea 4 veces más rápido en el M5. Por qué la generación posterior solo mejora un 20-27% (y por qué tiene sentido) Hablamos de MLX y cómo ejecutar modelos de 30B parámetros en tu MacBook Pro sin despeinarse.
Con datos del paper oficial de Apple Machine Learning Research, números reales de benchmarks y explicaciones que hacen accesible lo complejo.
Desde multiplicaciones matriciales hasta arquitectura de memoria unificada, todo explicado para que lo entienda tanto un desarrollador senior como alguien que simplemente quiere saber qué está pasando bajo el capó de su Mac.
Este es el tipo de contenido que hace que entiendas no solo el QUÉ, sino el CÓMO y el POR QUÉ. Porque ser un maestro de la tecnología significa entender los fundamentos.
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21:48
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La Revolución Silenciosa de Apple - Mini Apps y el Nuevo App Store
Puedes vernos o escucharnos desde ahora en la nueva app Be Native. Descárgala ya desde el App Store: Be Native.
El 13 de noviembre de 2025, Apple hizo algo histórico: lanzar el Programa de Mini Apps con comisión del 15% (la mitad de lo habitual) y actualizar las App Review Guidelines de forma radical. En este episodio te explicamos TODO lo que necesitas saber como desarrollador iOS.
📱 ¿Qué son las Mini Apps? Son experiencias completas construidas con HTML5 y JavaScript que viven dentro de apps nativas de iOS. No son widgets ni App Clips - son aplicaciones completas con acceso a APIs nativas, compras in-app, y actualizaciones instantáneas sin pasar por App Review cada vez.
💰 Nuevas Oportunidades de Negocio Explico dos ejemplos concretos de mini apps que podrían generar ingresos reales: marketplaces educativos dentro de LinkedIn y utilidades integradas en apps de mensajería. La reducción de comisión del 30% al 15% cambia completamente la viabilidad de ciertos modelos de negocio.
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17:44
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ESPECIAL, Resumen #AppleEvent, iPhone 17, Watch, Air, AirPods Pro 3
Apple acaba de presentar su nueva generación de dispositivos, pero hay secretos técnicos que no te contaron en el evento.
En este episodio de Apple Coding Daily realizamos el análisis más profundo de los iPhone 17, iPhone Air, iPhone 17 Pro, Apple Watch Series 11, Ultra 3, SE 3 y AirPods Pro 3.
¿Sabías que hay un iPhone que es técnicamente superior pero que nadie va a comprar? Descubrimos cuál es la mejor compra calidad-precio que Apple lanzó este año y por qué el modelo más vendido será paradójicamente el peor de todos.
Analizamos los secretos del nuevo proceso de fabricación N3P, los revolucionarios Neural Accelerators integrados en la GPU y por qué el cambio del titanio al aluminio en los Pro es una decisión científica brillante que cambia todo el juego térmico.
El sistema de refrigeración por Vapor Chamber, por qué la cámara frontal cuadrada es más revolucionaria de lo que parece, las capacidades cinematográficas reales vs marketing, análisis técnico del Ceramic Shield 2 y su resistencia comparable al cuarzo, la detección de hipertesión por IA: cómo funciona realmente y una comparativa técnica entre todos los modelos.
Te damos la respuesta definitiva sobre si debes actualizar y a qué modelo exactamente según tu perfil de uso. Un análisis sin filtros donde la técnica prevalece sobre el marketing.
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Hay infinidad de formas de estar informado sobre el mundo tecnológico, cada día más presente en nuestras vidas. Pero ese mismo mundo tecnológico ha creado una serie de profesionales que permiten que exista, que quieren llegar hasta las novedades en sus sectores de una forma práctica.
En Apple Coding nos hemos propuesto hacer ese trabajo por ellos desde dos frentes:
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Un saludo y Good Apple Coding.
México