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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.


El desarrollo ha cambiado para siempre con la llegada de los agentes de IA, y para poder sacarle el mayor provecho y ser un desarrollador de los que buscan las empresas por su ultra-productividad, tienes que ser un Maestro: cons&iacute;gue la Maestr&iacute;a con el <a href="https://acoding.academy/smp26" target="_blank" rel="noopener">Swift Mastery Program 2026</a>.

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