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Un agente instalado con un solo prompt entrena al Microduck de Hugging Face sobre un RTX Spark

El Microduck mide 25 centímetros, monta 15 servos y su SDK está publicado bajo licencia Apache-2.0 en GitHub

Jensen Huang reservó para el final de su keynote en el GTC Berlin 2026 una demostración con un protagonista poco habitual en estos escenarios. Se trataba de un pato robot de 25 centímetros.

Según ha explicado Nous Research, la compañía detrás del agente utilizado, Huang introdujo la demo con una idea concreta sobre cómo construir agentes hoy, que es pedírselo a otro agente. Y eso hizo. Instaló y configuró una versión personalizada de Hermes con un único prompt.

A partir de ahí, el agente se puso a trabajar sobre un NVIDIA RTX Spark. El objetivo era crear un entorno de entrenamiento simulado para el Microduck, el robot bípedo de código abierto de Hugging Face. Hermes planificó una pista de obstáculos apoyándose en Nemotron y encargó su construcción a GPT-6 Astra. Esta la levantó combinando FreeCAD, librerías de Omniverse, Blender, Newton e Isaac Lab.

Después entrenó a miles de patos simulados en esa pista hasta validar una política de control, es decir, el modelo que decide cómo mover cada articulación, lista para ejecutarse en el robot físico.

¿Qué es el Microduck?

Por si no lo sabías, el Microduck es un bípedo de código abierto creado por Hugging Face y su filial Pollen Robotics, la empresa francesa de robótica que la plataforma compró en abril de 2025. Cuesta 399 dólares, mide 25 centímetros, pesa menos de 800 gramos y monta 15 servos, cámara, sensor LiDAR de profundidad y dos unidades de medición inercial.

En lugar de marchas preprogramadas, se mueve con políticas de redes neuronales entrenadas por refuerzo, que es justo lo que se generaba en la demo. Con ese software camina, se agacha, mantiene el equilibrio y se levanta solo tras una caída. Además, recoge objetos pequeños con el pico y hasta juega al fútbol o patina.

También genera una identidad de voz propia la primera vez que se enciende. El SDK, las simulaciones y el sistema de entrenamiento están publicados bajo licencia Apache-2.0 en GitHub. Las preventas arrancaron a finales de agosto de 2026, con las primeras entregas previstas para finales de año.

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Desde Nous Research destacan que el código abierto permite encadenar modelos locales y en la nube, dispositivos y herramientas sin depender de que una compañía habilite ese flujo de trabajo.

Esta demo técnica tiene sello español, al tener dos integrantes españoles en ella. ¡Tiene muy buena pinta! ¿Qué te parece Isaac SIM?

Edgar Otero

Técnico de sistemas informáticos. Experto en tocar botones, instalar aplicaciones y reconfigurar mi vida digital cada cierto tiempo. Explico experimentos y otros trucos utilizando solamente un teclado.
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