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dad con los modelos Olmo 3 y IBM watsonx, siendo el segundo autohospedado, mientras que la integración con Recognize y OpenAI ha sido mejorada. Y estas son las principales novedades de Nextcloud Hub 26 Winter. Los que quieran conocer todos los detalles los tiene a su disposición a través del anuncio oficial, mientras que la solución puede ser obtenida a partir de su sitio web. La entrada Nextcloud Hub 26 Winter mejora la organización, el cifrado y el soporte de IA es original de MuyLinux

MuyLinux Nextcloud Hub 26 Winter mejora la organización, el cifrado y el soporte de IA https://www.muylinux.com/wp-content/uploads/2025/09/nextcloudhub.png Nextcloud Hub 26 Winter es la nueva versión de la suite de productividad en la nube, una plataforma de colaboración on premise de código abierto que ha crecido en los últimos años como una de las grandes alternativas a los servicios privativo y centralizados de los gigantes de Internet, con Microsoft 365 y Google Workspace los primeros lugares. Lo primero que nos encontramos en Nextcloud Hub 26 Winter es la mejora de la importación del usuario, facilitando así la migración de los datos a otro servidor gracias una herramienta de migración entre instancias de Nextcloud, la capacidad de instalar y habilitar la aplicación con muchos perfiles de manera predeterminada y la incorporación de soporte para importar y exportar el correo, los contactos, el calendario, las tablas y la herramienta Deck. Además de su naturaleza descentralizada, con Nextcloud se pueden crear federaciones, permitiéndose así la colaboración entre distintos servidores que usan el propio Nextcloud Hub a través de una misma cuenta. Los responsables del proyecto explican a modo de ejemplo que es posible invitar “a una persona de otra organización a un chat o una llamada desde su instancia. O comparte un archivo con su Federated Cloud ID, y aparecerá en su sistema de archivos como cualquier otro archivo compartido”. Este enfoque choca con plataformas cerradas como Facebook Chat y Telegram, que no permiten enviar mensajes a través de ellos, o al menos no sin emplear alguna herramienta adicional. Un aspecto que ha sido reforzado en Nextcloud Hub 26 Winter es el cifrado de extremo a extremo. Aquí nos encontramos con nuevas posibilidades que abarcan la capacidad de establecer el propio cifrado de extremo a extremo directamente en el navegador, la posibilidad de cambiar los permisos para los ficheros cifrados y la creación de los enlaces públicos compartidos, la petición de proporcionar ficheros cifrados a otras personas y la gestión de los archivos cifrados desde el navegador. Otra novedad es el hecho de que los Ficheros Confidenciales pueden asignar de manera automática etiquetas de clasificación a los archivos basándose en las propiedades de estos y en los metadatos, lo que ayuda a automatizar las restricciones al acceso o al establecimiento de automatismos en Nextcloud Flow. Obviamente, no hace decir que esto tiene la intención de reforzar la seguridad. https://www.muylinux.com/wp-content/uploads/2026/02/Nextcloud-Hub-26-Winter.webp La organización ha sido mejorada con la presencia de características como los mensajes programables, mientras que para las videollamadas se ha incluido la capacidad de traducir las transcripciones del idioma que se está hablando con el de limar las barreras en este frente. Además, la configuración del audio ha recibido en Nextcloud Hub 26 Winter las opciones de ganancia automática del volumen con el fin de hacer que este sea más consistente, cancelación de eco y supresión de ruido. En lo que respecta a la aplicación de correo, Nextcloud Mail, esta ha incorporado las capacidades de invitar automáticamente reuniones en el calendario, marcar los hilos favoritos y un modo compacto para “desactivar las vistas previas de los mensajes y navegar por más correos electrónicos a la vez en el buzón compacto”. Como la inteligencia artificial está de moda, Nextcloud no se puede quedar atrás si quiere mantenerse competitivo frente a sus rivales privativos y centralizados. El lanzamiento que nos ocupa ha mejorado el rendimiento de las aplicaciones locales de inteligencia artificial, haciendo que este pueda ser multiplicado hasta por diez en procesos como la generación de imágenes, la conversión de voz a texto, la conversión de texto a voz, las traducciones y otras herramientas. Por otro lado, aunque en el mismo frente, se han incluido compatibili[...]

http://www.linuxhispano.net/feed/ La Liga https://www.linuxhispano.net/wp-content/uploads/2026/02/laliga.jpg Más noticias sobre “La Liga” y su intención de bloquear todo internet cuando hay partido de fútbol: * https://bandaancha.eu/foros/laliga-bloquea-globalsign-com-1759278 * https://bandaancha.eu/articulos/laliga-telefonica-escalan-bloqueos-11668 * https://www.adslzone.net/noticias/internet/laliga-multar-futbol-pirata-cordoba/ La entrada La Liga se publicó primero en Linux Hispano.

. * 2025: Surge el desarrollo de AI PC Gen 2, lo que marca la consolidación de computadoras con chips NPU para ejecutar IA local avanzada. * 2025: Se da inicio a la era conocida como «Agent Builders», caracaterizada por el acceso a una serie plataformas estandarizadas para crear agentes autónomos capaces de ejecutar procesos de negocio. https://blog.desdelinux.net/wp-content/uploads/2023/12/midori-11-2-novedades-imagen-resumen-blog-desdelinux.jpeg Resumen En resumen, esperamos que esta «segunda parte del apasionante y sorprendente ámbito de la Inteligencia Artificial» con énfasis en la Inteligencia Artificial Generativa (IAG), haya contribuido un poco más a fortalecer y aumentar tus conocimientos y destrezas sobre este moderno e innovador ámbito. De forma tal, de que te permita poco a poco nivelarte con otros que ya están más avanzados tanto informativamente como formativamente, es decir, en el uso real de las mismas. Pronto, continuaremos con más publicaciones de esta serie, de forma de que, muchos más usuarios y lectores apasionados del Linuxverso aprendan más de forma general sobre IA, sobre todo, sobre la IA Generativa. 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. Además, te invitamos a unirte a nuestro Canal oficial de Telegram para leer y compartir más noticias, guías y tutoriales de nuestra web.

ndación basados en datos masivos. Segunda década * 2011: Apple integra a Siri, un asistente virtual con una interfaz de voz, en su iPhone 4S. Surge el Sistema Watson de IBM, que gana el primer premio del popular concurso de televisión estadounidense Jeopardy! Y es desarrollado, Google Brain, un proyecto de red neuronal masiva capaz de reconocer gatos en YouTube sin supervisión. * 2013: Es desarrollada DeepMind Atari, una IA capaz de dominar juegos clásicos mediante aprendizaje por refuerzo profundo. * 2014: El primer programa computacional pasa el Test de Turing al convencer de que era un ser humano a un tercio de los jueces que participaban en el experimento. * 2015: Se dan a conocer tecnologías abieras como TensorFlow y PyTorch, que inican la democratización de la IA mediante librerías de código abierto para investigación masiva. * 2016: El programa, basado en una red neuronal profunda, vence a Lee Sodol, el campeón mundial de Go en cinco partidas. * 2016: Es desarrollada AlphaGo, una computadora con IA que fue capaz de derrota histórica del campeón de Go, demostrando intuición estratégica artificial. * 2016: Es dada a conocer Sophia, un Robot humanoide capaz de gesticular y mantener conversaciones sencillas. * 2017: Es desarrollado el «Transformer», una arquitectura de atención que permitió el procesamiento masivo de lenguaje. * 2017: Es desarrollada AlphaZero, una IA que aprendió ajedrez, Shogi y Go en horas, superando a los programas especializados. * 2018: Es desarrollado BERT, un mdelo de lenguaje de Google que revolucionó la comprensión del contexto. * 2019: Es dado a conocer GPT-2, el primer gran modelo generativo de texto con capacidad de redacción fluida. * 2019: Es dada a conocer AlphaStar, una IA que logro alcanzar el nivel Grandmaster en StarCraft II, manejando información imperfecta. Últimos 5 años * 2020: La empresa “General Motors” instala el primer robot industrial, para sustituir a humanos en tareas de montaje. * 2020: Es dado a conocer GPT-3, el primer modelo de lenguaje masivo capaz de generar texto indistinguible del humano. * 2021: Es dado a conocer AlphaFold 2, un software enfocado a la resolución del plegamiento de proteínas, que logro acelerar la medicina décadas. * 2021: Es liberado al publico DALL-E, una IA que dio inicio a la generación de imágenes artística mediante lenguaje natural. * 2021: Es liberado GitHub Copilot, una IA integrada en el desarrollo de software que escribe código automáticamente. * 2022: Es liberado al publico Stable Diffusion, una IA que dio inicio a la democratización de la generación de imágenes mediante código abierto. * 2022: Es desarrollado ChatGPT, una IA cuyo lanzamiento popularizó la IA Generativa a nivel global en todos los sectores. * 2023: Es dado a conocer GPT-4, el primer modelo multimodal con razonamiento avanzado y memoria de contexto extendida. * 2023: La empresa Meta libera a Llama, una IA cuyo lanzamiento da inicio a la carrera de modelos de lenguaje potentes de código abierto. * 2023: Es dado a conocer Gemini 1.0 Ultra, el primer modelo en superar a expertos humanos en pruebas masivas multimodales. * 2023: Se da inicio a Silent Eight, un proyecto de despliegue masivo de IA para cumplimiento financiero y detección de crímenes a escala. * 2024: Es liberado al publico Sora, un modelo de OpenAI capaz de generar videos realistas de hasta un minuto desde texto. * 2024: Es dado a conocer el proyecto legislativo «EU AI Act», una primera legislación integral del mundo para regular el desarrollo y uso de la IA. * 2024: Stability AI presentó StableLM 2, un modelo de lenguaje grande abierto mejorado, y Google da a conocer Gemini 1.5 en beta limitada. * 2024: Es liberado el modelo OpenAI o3, un modelo avanzado con capacidades de razonamiento profundo e inferencia lógica. * 2025: OpenAI libera a GPT-5, Google lanza Gemini 2.0 y Nano Banana. * 2025: Se da a conocer al modelo IA abierto DeepSeek, cuyo lanzamiento abre el camino a otros modelos abiertos potentes y de bajo costo[...]

mismo. La conferencia de Dartmouth, considerada ampliamente como el momento fundacional de la Inteligencia  Artificial (IA) como campo de investigación, tenía como objetivo encontrar «cómo lograr que las máquinas utilicen el lenguaje, formen abstracciones y conceptos, resuelvan problemas ahora reservados para los humanos y se mejoren a sí mismas». * 1961: General Motors instala el primer robot industrial, para sustituir a humanos en tareas de montaje. * 1964: Joseph Wizenbaum desarrolla el primer programa informático de procesamiento de lenguaje natural, que simula la conversación con humanos. * 1965: Es liberado DENDRAL, el primer sistema experto, enfocado en el análisis químico molecular. * 1966: Irrumpe en el mercado, el primer robot móvil de propósito general capaz de razonar sobre sus propias acciones. * 1966: Es dado a conocer ELIZA, el primer chatbot capaz de simular una conversación humana; y Shakey, el primer robot móvil autónomo con planificación de tareas. * 1967: Es construida la máquina Perceptron Mark 1, conocido como la evolución de la red neuronal de Rosenblatt sobre hardware especializado. * 1968: Mac Hack, el Primer programa de ajedrez en alcanzar un nivel de competición de Clase C. * 1969: Es publicado el Libro «Perceptrones», una Crítica matemática que detuvo la investigación en redes neuronales por años. * 1972: Es construido WABOT-1, el primer robot humanoide del mundo, desarrollado en la Universidad de Waseda. * 1972: Es desarrollado el software MYCIN, un Sistema experto para el diagnóstico de infecciones sanguíneas y prescripción médica. * 1974: Inicia el primer invierno de la IA, caracterizado como un periodo de reducción drástica de fondos e interés tras el Informe Lighthill. * 1976: Es desarrollado PROLOG, un lenguaje de programación basado en lógica formal. * 1980: XCON / R1, elp rimer sistema experto comercial a gran escala utilizado por DEC. * 1981: Quinta Generación, unp royecto masivo de Japón para liderar la IA mediante computación paralela. * 1982: Redes de Hopfield, introducción de redes neuronales con memoria asociativa basada en física. * 1984: Proyecto CYC, Inicio de la creación de una base de conocimiento de sentido común universal. * 1984: WABOT-2, un Robot capaz de leer partituras y tocar el órgano electrónico. * 1985: AARON, un Sistema autónomo de pintura artística demostrado en la conferencia AAAI. * 1986: Backpropagation, la popularización del algoritmo fundamental para el entrenamiento de redes profundas. * 1986: Vehículos Autónomos, Ernst Dickmanns demuestra el primer coche robótico capaz de circular a 55 mph. * 1987: Segundo Invierno, caracterizado por una nueva crisis de confianza y caída del mercado de hardware especializado para IA. * 1992: TD-Gammon, un programa de backgammon que alcanzó nivel experto mediante aprendizaje por refuerzo. * 1997: Deep Blue, derrota histórica del campeón mundial de ajedrez Garry Kasparov. * 1997: NaturallySpeaking, el Primer software comercial de reconocimiento de voz de flujo continuo. * 1998: Robot Kismet, un Pionero en la interacción emocional humano-robot. * 1999: AIBO, el Primer robot mascota de consumo con capacidades de aprendizaje. https://blog.desdelinux.net/wp-content/uploads/2026/02/inteligencia-artificial-ia-para-linuxeros-segunda-parte-imagen-contenido-2-blog-desdelinux-scaled.jpeg Siglo actual (2000) Primera década * 2000: Es diseñada Kismet, una cabeza robótica capaz de reconocer y recrear emociones y señales  sociales humanas. Fue un experimento en robótica social y computación afectiva que contaba con dispositivos de entrada que imitaban la flexibilidad visual, auditiva y cinestésica humana. * 2002: Se lanza al mercado Roomba, el primer aspirador robótico fabricado en masa y vendido por iRobot, capaz de recorrer y limpiar en casa. * 2004: Se da inicio a DARPA Grand Challenge, la primera gran competición para vehículos autónomos en terrenos desérticos. * 2006: Surge Netflix Prize, una Competición que impulsó los algoritmos de recome[...]

racterísticas destacadas Entre sus características más destacadas podemos citar algunas como: * La independencia de sus Datos: No necesita millones de ejemplos para aprender; necesita que un experto humano defina las reglas del juego. * El razonamiento lógico aplicado: Emplea reglas de inferencia (si A es verdadero, entonces B es probable). Se basa en la lógica formal para llegar a conclusiones. * La forma de la representación del conocimiento: Utiliza símbolos (palabras, números o conceptos) para representar objetos del mundo real y sus relaciones. Por ejemplo: Es_Un(Gato, Mamífero). * La legibilidad de sus procesos (Caja Blanca): A diferencia de las redes neuronales modernas, que son «cajas negras», el razonamiento simbólico es totalmente transparente. Puedes ver exactamente qué regla se aplicó para llegar a una respuesta. La Inteligencia Artificial Conexionista Si la IA Simbólica es la «lógica», la Inteligencia Artificial Conexionista es la «biología». Este enfoque se inspira en el funcionamiento del cerebro humano para procesar información. En lugar de reglas rígidas programadas a mano (como «si A, entonces B»), el conexionismo utiliza redes de unidades simples interconectadas (llamadas neuronas artificiales) que aprenden a través de la experiencia y el ajuste de señales. Por ello, es el motor detrás de lo que hoy conocemos como Deep Learning (Aprendizaje Profundo) y redes neuronales. Características destacadas Entre sus características más destacadas podemos citar algunas como: * El estado emergente de sus procesos: El comportamiento inteligente «emerge» de la interacción de muchas unidades simples, no de una inteligencia centralizada. * La legibilidad de sus procesos (Caja Negra): A diferencia de la IA simbólica, es muy difícil explicar exactamente por qué una red neuronal tomó una decisión específica. El conocimiento está «distribuido» en millones de pesos numéricos. * La Tolerancia al Ruido (Inexactitud e Imprecisiones): Son excelentes manejando datos incompletos o imprecisos. Si a una red conexionista le falta un píxel de una imagen, probablemente aún reconozca el objeto; un sistema simbólico podría fallar por falta de una regla exacta. https://blog.desdelinux.net/wp-content/uploads/2026/02/inteligencia-artificial-ia-para-linuxeros-segunda-parte-imagen-contenido-1-blog-desdelinux-scaled.jpeg Hitos históricos sobre la Programación, Inteligencia Artificial y la Robótica desde 1925 hasta 2025: 100 años de progreso Siglo pasado (1900) Primeros 50 años * 1842: La matemática Ada Lovelace fue la primera en ver el potencial de las computadoras más allá de las matemáticas. * 1921: Karel Čapek, un dramaturgo checo, lanzó su obra de ciencia ficción “Rossum’s Universal Robots”, donde exploró el concepto de personas artificiales a las que llamó robots o “robo- ta” (esclavo). * 1939: El inventor y físico John Vincent Atanasoff construyó la primera máquina de computación digital junto Clifton Berry. Dicha computadora no era programable, pero podía resolver hasta 29 ecuaciones lineales  simultáneamente, lo que convirtió a Atanasoff en el Padre de la  Computadora. * 1943: Los investigadores estadounidenses presentan su modelo de neuronas artificiales, considerada la primera Inteligencia Artificial. * 1949: Se publica el documento “La organización de la conducta”, el cual sirvió de base para los algoritmos de aprendizaje en las redes neuronales artificiales (Universidad de Nebrija, s. f.). * 1950: El matemático inglés y pionero de la informática Alan Turing  planteó la pregunta: «¿Pueden pensar las máquinas?». En su artículo  «Computing Machinery and Intelligence», Turing diseñó lo que se conoce  como el Test de Turing, o juego de imitación, para determinar si una  máquina es capaz de pensar. Últimos 50 años * 1956: John McCarthy, profesor  del Dartmouth College, organizó un taller de verano para aclarar y desarrollar ideas sobre las máquinas pensantes, y eligió el nombre «Inteligencia Artificial» para el [...]

Desde Linux Fundamentos de Inteligencia Artificial (IA) para Linuxeros – Segunda parte https://blog.desdelinux.net/wp-content/uploads/2026/02/inteligencia-artificial-ia-para-linuxeros-segunda-parte-imagen-destacada-blog-desdelinux-1.jpeg Fundamentos de Inteligencia Artificial – Primera parte: Orígenes Sí, te ha gustado nuestra primera publicación enfocada en el aprendizaje de la Inteligencia Artificial (IA) para Linuxeros, muy seguramente estabas ya esperando la segunda parte de la misma. Y si no has leído la primera parte, te precisamos que en ella nos enfocamos a darte a conocer de forma muy breve y directa sobre qué es la IA y los diversos tipos que ya se han creado (Estrecha o Débil, Generativa y Agéntica) y que se esperan crear (General o Fuerte, y la Superinteligencia Artificial). Mientras que, en esta segunda parte, nos centraremos más en cómo se ha dividido la Inteligencia Artificial en el tiempo y en destacar algunos de los hitos más importantes que le han dado vida y relevancia a este ámbito. ¿Por qué? Porque sin duda alguna, e independientemente del sistema operativo que manejemos, la Inteligencia Artificial es una tecnología que no solo ha llegado para integrarse profundamente a todo, sino que, al ahorrarnos tiempo y horas de trabajo, muy seguramente, poco a poco, irá desplazando a los que menos ideas tengan de su existencia y manejo. Por ello, nada mejor que empezar a tener contexto sobre qué es, cómo surgió, como se ha desarrollado, y como utilizarla, entre muchas otras cosas más. https://blog.desdelinux.net/wp-content/uploads/2026/02/fundamentos-de-inteligencia-artificial-para-linuxeros-parte-i-imagen-destacada-blog-desdelinux.jpeg Inteligencia Artificial tiene mucha relación con el Linuxverso, por ello, hoy te ofrecemos esta primera parte para aprender más sobre ella. Pero, antes de introducirnos en esta «segunda parte del apasionante y sorprendente ámbito de la Inteligencia Artificial», y más específicamente sobre su división actual y algunos eventos históricos destacables, les recomendamos explorar la anterior y reciente publicación relacionada de esta serie de publicaciones, al finalizar de leer la misma: La Inteligencia Artificial es un campo de la informática dedicado a  desarrollar sistemas capaces de simular procesos de inteligencia humana, como el razonamiento, el aprendizaje, la percepción y la creatividad. Y todo esto, a través de algoritmos y grandes volúmenes de datos, gestionados por maquinas poderosas o hardware avanzado/especializado, que son capaces de analizar información, resolver problemas complejos, tomar decisiones autónomas y mejorar su rendimiento con el tiempo. https://blog.desdelinux.net/wp-content/uploads/2026/02/inteligencia-artificial-ia-para-linuxeros-segunda-parte-imagen-contenido-blog-desdelinux-scaled.jpeg Fundamentos de Inteligencia Artificial – Segunda parte: Orígenes Segunda parte: División de la Inteligencia Artificial en el Tiempo Si bien es cierto que, la IA puede ser clasificada por su grado de poder de cómputo o de inteligencia (Actuales: Estrecha o Débil, Generativa y Agéntica; Futuras: General o Fuerte, y la Superinteligencia Artificial), una forma más clásica de dividirse ha sido la siguiente: La Inteligencia Artificial Simbólica y la Inteligencia Artificial Conexionista. Por ello, a continuación te dejamos algunas interesantes precisiones sobre la misma. La Inteligencia Artificial Simbólica La Inteligencia Artificial Simbólica («IA clásica» o GOFAI – Good Old-Fashioned AI) es una rama de la informática que se basa en la premisa de que la inteligencia puede ser representada mediante la manipulación de símbolos y reglas lógicas. A diferencia del aprendizaje profundo (Deep Learning) actual, que aprende de patrones en grandes cantidades de datos, la IA simbólica se construye «de arriba hacia abajo», introduciendo directamente el conocimiento humano en la máquina. Ca[...]

anterior https://www.muylinux.com/wp-content/uploads/2026/02/p6a.jpg Otras novedades de este lanzamiento incluyen: * Opción de escritorios virtuales solo en la pantalla principal * Un nuevo administrador de inicio de sesión opcional * Brillo de pantalla automático opcional en dispositivos con sensores de luz ambiental * Compatibilidad opcional para usar mandos de juego como dispositivos de entrada normales * Instalación de fuentes en el centro de software Discover, en sistemas operativos compatibles * Selección de la prioridad del proceso en el Monitor del Sistema Y esto no es todo. Para más detalles, el anuncio oficial de KDE Plasma 6.6 y la lista completa de cambios. Así comienza 2026 KDE Plasma, el escritorio más popular de 2025. La entrada KDE Plasma 6.6 llega con mejoras de personalización, accesibilidad y nuevas funciones es original de MuyLinux

MuyLinux KDE Plasma 6.6 llega con mejoras de personalización, accesibilidad y nuevas funciones https://www.muylinux.com/wp-content/uploads/2026/02/plasma66.jpg Se acaba de anunciar el lanzamiento de KDE Plasma 6.6, una nueva versión del entorno de escritorio con numerosas novedades en su haber, o una guía visual del mejor escritorio del universo conocido, según sus responsables. Flores a un lado, se trata de un suma y sigue muy en la línea del proyecto y, por lo tanto, será bien recibido por los usuarios habituales del mismo. La presentación oficial asegura que «Plasma 6.6 se centra en hacerte la vida lo más fácil posible sin sacrificar la flexibilidad», apuntando a «mejoras en la usabilidad, la accesibilidad y nuevas funciones prácticas». Este lanzamiento se da pocos días después del de KDE Frameworks 6.23, el conjunto de bibliotecas sobre el que se sustenta gran parte del software y tecnologías del escritorio y aplicaciones de KDE. KDE Plasma 6.6 https://www.muylinux.com/wp-content/uploads/2026/02/kp66.jpg Las novedades de KDE Plasma 6.6 tocan elementos como el apartado visual: tras el cambio de automático de tema que trajo la versión previa, en esta se amplía la capacidad de personalización con la opción de convertir la configuración que se tenga en un nuevo tema global, incluyendo la función de cambio entre día y noche. Lo puedes guardar con su propio nombre y captura de pantalla de muestra. Otras novedades de personalización incluyen una opción para incrementar o disminuir el contraste entre bloques (partes diferentes de la aplicación), aunque se enfoca más en necesidades de accesibilidad, apartado en el que se implementan ajustes para filtros de color, las utilidades de zum y lupa y soporte para teclas lentas en Wayland como parte de la configuración de accesibilidad estandarizada “Movimiento reducido”. https://www.muylinux.com/wp-content/uploads/2026/02/Make_your_own_theme.png La última novedad destacada en este apartado es el nuevo teclado en pantalla, reescrito de cero en base a Qt Virtual Keyboard y diseñado para su mejor integración en Plasma. Pasando a otras cosas, «uno de los objetivos principales de Plasma 6.6 ha sido agilizar los flujos de trabajo habituales«, explican, y los ejemplos de dicha decisión son varios, de muy diferente índole: * Conexión a redes wifi escaneando códigos QR. * Bajar y subir el volumen de cualquier aplicación desde su icono. * Abrir listas de ventanas sin pulsar (se puede ajustar el tiempo de reacción). * Alt y doble clic para abrir las propiedades de un archivo o directorio. Todo lo anterior forma parte de las nuevas funcionalidades del escritorio, pero Plasma 6.6 comprende otros elementos que bien podrían estar en KDE Gear, como sucede con aplicaciones tan elementales como el gestor de archivos, pero… no es el caso. Spectacle, la herramienta de capturas de pantalla, gana una función tan interesante como «reconocer y extraer texto de las imágenes que escanea». https://www.muylinux.com/wp-content/uploads/2026/02/p6-b.jpg Y una cosa más, cuando menos curiosa: es posible elegir qué ventanas aparecerán en un screencast a través del menú contextual de la ventana (en «Más acciones»). En el apartado de configuración, Plasma 6.6 introduce un cambio sustancial: un nuevo asistente de creación de cuenta de usuario que se ejecutará después del proceso de instalación del sistema. Según lo explican: Con Plasma Setup, los pasos técnicos de instalación del sistema operativo y particionado del disco se pueden gestionar por separado de los pasos directos del usuario, como crear una cuenta, conectarse a una red, etc. Esto facilita casos de uso importantes como: * Empresas que envían Plasma preinstalado en dispositivos * Empresas u organizaciones benéficas que reacondicionan ordenadores con Plasma para darles una nueva vida * Regalar o vender un ordenador con Plasma instalado, sin dar al nuevo propietario acceso a los datos del[...]

las de alta frecuencia de actualización. Para probar Plasma 6.6, se pueden usar imágenes en vivo desde USB, imágenes Docker o instalarlo directamente desde el código fuente. Las distribuciones están creando paquetes que estarán disponibles próximamente. Los usuarios pueden proporcionar comentarios y participar en la comunidad KDE a través de foros, redes sociales o los canales de desarrollo. En resumen, Plasma 6.6 refuerza su posición como uno de los escritorios más completos y versátiles del mundo Linux, combinando accesibilidad, personalización y rendimiento. Cada detalle, desde la configuración inicial hasta la gestión avanzada de ventanas, ha sido pensado para ofrecer un entorno más amigable y eficiente para todos los usuarios.

Ubunlog Plasma 6.6 llega más rápido, con teclado en pantalla y con un Spectacle que ya reconoce textos https://ubunlog.com/wp-content/uploads/2026/02/Plasma-6.6.webp La comunidad KDE ha lanzado recientemente Plasma 6.6, la última versión de su entorno gráfico, diseñada para mejorar la experiencia del usuario con nuevas funciones y mejoras en la usabilidad. Esta actualización continúa la tradición de Plasma de combinar potencia y flexibilidad, ofreciendo un escritorio moderno que se adapta a las necesidades tanto de usuarios novatos como avanzados. La versión 6.6 introduce cambios que optimizan flujos de trabajo, accesibilidad y personalización visual, haciendo que cada interacción sea más fluida y eficiente. Además de las mejoras de rendimiento, Plasma 6.6 se enfoca en facilitar la vida del usuario. Desde la instalación inicial hasta la gestión diaria de ventanas y aplicaciones, el entorno de escritorio ha sido afinado para ofrecer una experiencia más intuitiva. Con nuevas herramientas de accesibilidad, mejoras en el teclado virtual y actualizaciones en la configuración visual, esta versión refuerza el compromiso de KDE con un software libre potente y fácil de usar. Plasma 6.6 mejora el teclado en pantalla Plasma 6.6 introduce varias novedades clave que mejoran la productividad y la personalización del escritorio. Una de las principales es el nuevo asistente de configuración, Plasma Setup, que permite configurar cuentas de usuario de manera separada de la instalación del sistema operativo, ideal para empresas, organizaciones benéficas o para dar nueva vida a equipos usados. Esta separación simplifica la configuración y protege los datos del usuario anterior. En términos de accesibilidad, Plasma 6.6 incorpora mejoras significativas. Los filtros de corrección de daltonismo se han ampliado, incluyendo ahora un filtro en escala de grises, y el sistema de zoom y lupa añade un modo de seguimiento que mantiene el puntero siempre centrado en la pantalla. También se han implementado «Slow Keys» en Wayland y la configuración estandarizada de «Reducción de Movimiento», ayudando a que todos los usuarios puedan interactuar con el escritorio de manera cómoda y personalizada. Otra novedad destacable es el teclado en pantalla mejorado, que facilita la escritura en dispositivos táctiles o cuando se necesita una entrada virtual. Asimismo, la aplicación Spectacle ahora puede reconocer y extraer texto de las capturas de pantalla, lo que simplifica la generación de descripciones accesibles para usuarios con discapacidad visual. Plasma 6.6 también optimiza la gestión de ventanas y aplicaciones. Ahora es posible ajustar el volumen de aplicaciones directamente desde el gestor de tareas con el puntero, y la lista de ventanas permite filtrar las que no pertenecen al escritorio o actividad actual. La función «Abrir al pasar el cursor» reduce clics innecesarios, mientras que un doble clic con la tecla Alt permite acceder rápidamente a las propiedades de archivos y carpetas. Mejoras en el apartado visual En el ámbito visual, Plasma 6.6 permite crear temas globales personalizados y ajustar la intensidad del color de cada marco de aplicación. La selección de tonos de piel para emojis se ha simplificado con un selector integrado. Además, la versión mejora la velocidad de los flujos de trabajo comunes, como la conexión rápida a redes Wi-Fi mediante el escaneo de códigos QR con la cámara del sistema. Otras mejoras incluyen escritorios virtuales solo en la pantalla principal, un gestor de inicio de sesión opcional, ajuste automático del brillo en dispositivos con sensor de luz ambiental y soporte opcional para usar controladores de juegos como dispositivos de entrada estándar. También se han renovado los permisos USB, los widgets de navegador web y volumen de audio pueden permanecer abiertos, y se han suavizado las animaciones en pantal[...]

n herramientas como VS Code y su decisión de abandonar Snap y Flatpak la hacen destacar en un panorama donde la mayoría de proyectos tienden a sumar capas y formatos. En vez de añadir más cosas, Glacia OS las recorta para dejar un sistema más centrado en el trabajo. Aunque no vaya a competir cara a cara con gigantes consolidados, sí puede convertirse en una opción atractiva para quienes echen de menos el Unity clásico con ciertos retoques o busquen un entorno de desarrollo directo, sin muchas florituras. La clave estará en cómo evolucione el proyecto y en si consigue mantener un ritmo razonable de actualizaciones. En definitiva, Glacia OS propone una combinación bastante singular: un Unity 7 pulido, un lanzador de aplicaciones simplificado, un Nemo vitaminado para programadores, un centro de control unificado y una selección mínima de software muy enfocada en la productividad. No es la distro ideal para quienes empiezan desde cero en Linux, pero sí puede encajar muy bien para usuarios que ya dominan la terminal y quieren un entorno de trabajo limpio y rápido sobre base Ubuntu.

ro de Control que fusiona ambas funciones. Este panel renovado facilita encontrar de forma ordenada tanto las opciones típicas de sistema (red, sonido, pantalla, energía, usuarios, etc.) como las opciones específicas de personalización de Unity (temas, comportamiento del lanzador, efectos, apariencia). El objetivo es que el usuario no tenga que ir saltando entre varias aplicaciones de configuración para dejar el escritorio a su gusto. Además, se han realizado revisiones específicas a algunos indicadores del panel superior, como los de Bluetooth, fecha y hora, y gestión de sesión. Estos pequeños ajustes ayudan a pulir la experiencia general y a que el escritorio se sienta más cohesionado. Estado del proyecto Glacia OS y público objetivo Conviene tener muy presente que Glacia OS está todavía en una fase temprana de desarrollo. El propio creador ha explicado que compagina el proyecto con sus estudios universitarios, por lo que el ritmo de actualización y la incorporación de nuevas funciones pueden ser más pausados que en distros con equipos grandes detrás. Esto se nota, por ejemplo, en la ausencia de una tienda de aplicaciones gráfica, en la apuesta por APT como vía principal para gestionar el software y en la carencia de ciertas comodidades pensadas para usuarios sin experiencia técnica. La distro se dirige de forma bastante clara a usuarios avanzados y desarrolladores, que valoran un sistema ligero y depurado por encima de la estética de las tiendas de apps o asistentes de configuración. En torno a la comunidad, el autor de Glacia OS ha animado explícitamente a que la gente pruebe la distribución y mande sugerencias o críticas constructivas. Se trata de un proyecto que aún está en búsqueda de su sitio, recibiendo feedback para pulir detalles del escritorio, el dash y el conjunto de aplicaciones. Si te gusta probar distros nuevas, este es un buen momento para influir en su desarrollo. Requisitos mínimos de hardware para instalar Glacia OS A pesar de su enfoque en rendimiento y ligereza, Glacia OS no está pensada para ordenadores extremadamente antiguos, pero sí es bastante modesta en recursos. Los requisitos recomendados para poder usarla sin problemas son los siguientes: * Procesador: CPU de 64 bits, ya sea AMD o Intel. * Memoria RAM: al menos 2 GB, aunque para desarrollo y multitarea es muy recomendable contar con más. * Almacenamiento: 20 GB de espacio libre en disco para la instalación básica y algo de margen para aplicaciones y datos. Con una máquina modesta de hace unos cuantos años debería ser suficiente para mover Glacia OS con soltura. Obviamente, si tu idea es usar herramientas de desarrollo pesadas, máquinas virtuales o editores muy cargados de extensiones, más memoria y mejor procesador marcarán la diferencia. Dónde conseguir Glacia OS y cómo probarla Si te interesa echarle un vistazo, lo más sencillo es descargar la imagen ISO desde la web oficial del proyecto. Desde ahí podrás obtener la versión basada en Ubuntu 25.04 con Unity 7 y todas las modificaciones propias de Glacia. Una vez descargada, puedes grabarla en un USB de arranque y probarla como live system o instalarla en tu equipo o en una máquina virtual. Dado que el proyecto está en evolución constante, es buena idea revisar la página del desarrollador o sus canales de comunicación para enterarte de nuevas versiones, correcciones de errores y cambios en la selección de aplicaciones. También es el lugar adecuado para enviar comentarios y sugerencias, algo que el autor agradece abiertamente. Glacia OS en el ecosistema de distros para avanzados En muchas recopilaciones de distribuciones interesantes para usuarios avanzados o desarrolladores, Glacia OS empieza a aparecer como esa opción curiosa basada en Ubuntu Unity con algunas decisiones poco habituales. Se la ha señalado como una “distro de la semana” para quienes quieren un entorno de escritorio clásico pero ligeramente modernizado. Su elección de Brave como navegador por defecto, su enfoque e[...]

educe la duplicidad entre distintos formatos de paquetes. Por otro lado, especialmente en su etapa actual de desarrollo, Glacia OS no ofrece ni siquiera una aplicación gráfica de “Tienda de software” ni un gestor visual de actualizaciones para usuarios novatos. La ausencia de herramientas gráficas obliga a recurrir al terminal para instalar, actualizar o eliminar programas, algo que puede chocar a quienes vengan de Ubuntu estándar u otras distros más amigables. En la práctica, esto significa que, al menos por ahora, la distro está claramente dirigida a usuarios con cierto nivel de experiencia, que no tienen problemas en manejar APT y trabajar desde la línea de comandos. El propio equipo reconoce que el proyecto está aún en una fase temprana, por lo que no se descarta que en el futuro se añadan más comodidades. Un Unity más centrado: lanzador de aplicaciones simplificado en Glacia OS Una de las áreas donde el desarrollador de Glacia OS ha invertido más esfuerzo es en el famoso “dash” de Unity, es decir, su lanzador y buscador de contenidos. En lugar de mantener el comportamiento original de buscar archivos, documentos, ajustes y otros elementos, se ha decidido recortar el alcance de esa búsqueda. En Glacia OS, el dash se ha afinado para mostrar y buscar exclusivamente las aplicaciones instaladas en el sistema. Desaparecen las búsquedas de carpetas, ficheros locales, documentos o entradas del panel de control. De este modo, el lanzador se convierte en una herramienta concentrada en lo que muchos usuarios hacen la mayor parte del tiempo: abrir programas. La idea detrás de este cambio es doble: por un lado, simplificar la interfaz para que no aparezcan resultados irrelevantes, y por otro, mejorar el rendimiento y la rapidez de respuesta del escritorio al no tener que manejar índices o consultas adicionales. Es un cambio que puede gustar mucho a quienes usan el dash como un simple “launcher” rápido, al estilo de otros menús minimalistas. Mejoras en el gestor de archivos Nemo El administrador de archivos es otra pieza clave en cualquier entorno de escritorio, y aquí Glacia OS apuesta por Nemo, un viejo conocido en el mundo Linux. La diferencia es que no se limita a empaquetar Nemo tal cual, sino que introduce algunas mejoras muy pensadas para el flujo de trabajo de desarrolladores. La primera gran novedad es la inclusión de un botón específico para “Abrir en el editor” la carpeta actual directamente en el editor de código preferido por el usuario, que suele ser VS Code pero podría ser también IntelliJ u otros. Esto permite, con un solo clic, convertir el directorio en el que estás trabajando en un proyecto abierto en el editor, sin tener que andar navegando de nuevo desde la propia aplicación. Este pequeño detalle reduce bastante la fricción cuando se está saltando constantemente entre el explorador de archivos y el entorno de desarrollo. Si pasas muchas horas programando, se agradece no tener que repetir pasos una y otra vez para abrir proyectos o directorios concretos. Además, Nemo se integra con nuevas opciones de menú contextual para enviar y recibir archivos a través de SSH mediante SFTP. Dicho de otra forma, puedes subir o bajar ficheros directamente desde el gestor de archivos usando conexiones seguras SSH, algo muy frecuente cuando se trabaja con servidores remotos, VPS o máquinas de producción. Esta integración convierte al propio explorador en una especie de cliente SFTP ligero, evitando la necesidad de instalar herramientas externas para tareas sencillas. Para administradores de sistemas, desarrolladores web o cualquier usuario que toque servidores remotos, esta función puede resultar especialmente práctica. Nuevo panel de control: ajustes y personalización centralizados en Glacia OS Otra decisión de diseño interesante en Glacia OS ha sido la unificación de las herramientas de configuración. En lugar de mantener por separado la clásica Unity Tweak Tool y la aplicación de ajustes del sistema, se ha creado un nuevo Cent[...]