Los modelos de lenguaje y visión (VLM) han demostrado capacidades notables en tareas multimodales, pero su dependencia de la atención cuadrática los hace impracticables para dispositivos con recursos limitados o para procesar videos extensos. Recientemente, una arquitectura denominada LinMU ha demostrado que es posible lograr una comprensión multimodal con complejidad lineal, reemplazando cada capa de autoatención por un módulo de dos ramas: una que utiliza un modelo de estado espacial bidireccional para capturar el contexto global y otra que emplea atención local de ventana deslizante para correlaciones de vecindad. Esta combinación permite mantener el rendimiento de los VLMs tradicionales mientras reduce drásticamente el tiempo hasta el primer token y multiplica el rendimiento en videos de larga duración. El proceso de transformación de un VLM preentrenado a esta nueva arquitectura se basa en una destilación en tres etapas que inicializa, afina y ajusta progresivamente los parámetros, regresando sobre estados ocultos y logits del modelo profesor. Este avance abre posibilidades reales para integrar inteligencia artificial de alto nivel en entornos de borde y en aplicaciones que requieren procesar alta resolución o secuencias extensas sin incurrir en costos prohibitivos. Desde la perspectiva empresarial, la adopción de modelos eficientes como LinMU permite desplegar ia para empresas que antes quedaban fuera del alcance por limitaciones de hardware. En Q2BSTUDIO entendemos que la innovación no solo reside en los algoritmos, sino en cómo se integran en soluciones prácticas. Por ello ofrecemos servicios que abarcan desde el desarrollo de aplicaciones a medida hasta la creación de agentes IA que automatizan flujos de trabajo complejos. Nuestra experiencia en software a medida nos permite adaptar estas tecnologías a las necesidades específicas de cada cliente, ya sea implementando modelos lineales en entornos cloud con servicios cloud aws y azure, o garantizando la seguridad de los datos mediante ciberseguridad avanzada. Además, la capacidad de estos modelos para procesar información contextual larga se alinea con las tendencias en inteligencia de negocio, donde herramientas como power bi se benefician de resúmenes automatizados generados por IA. La reducción de costes computacionales que propone LinMU no solo es un hito académico, sino una puerta a nuevas formas de entender la interacción entre visión y lenguaje, un campo donde seguimos desarrollando soluciones que transforman datos en decisiones estratégicas.