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


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