Investigadores del Shanghai AI Lab presentan Self-Harness, un framework que permite a agentes de IA aprender de sus propios fallos y reescribir su harness automáticamente, mejorando rendimiento entre un 33% y un 60%.
La Iniciativa Suiza de IA lanza Apertus, un modelo con pesos, datos, código y principios de alineación totalmente abiertos. Diseñado para cumplir el EU AI Act y competir con modelos de 8B y 70B parámetros.
John Jumper, co-ganador del Nobel de Quimica 2024 por AlphaFold, deja Google DeepMind para unirse a Anthropic. Analisis de que significa este movimiento para la IA aplicada a la biologia.
Trabajadores tecnológicos están reduciendo deliberadamente su uso de IA. La evidencia sugiere que el exceso de dependencia tiene un coste cognitivo real que aún no estamos midiendo bien.
Un nuevo enfoque para personalizar IA (User as Engram) almacena facts de usuario como ediciones locales a una tabla hash, evitando la contaminación que produce LoRA. 33.000x menos footprint, 5.6x más precisión en razonamiento indirecto.
Un modelo de 3.000 millones de parametros iguala en benchmarks de razonamiento a modelos 200 veces mas grandes. Analizamos que hay detras de VibeThinker-3B.
El Departamento de Justicia ha intervenido en una demanda contra xAI alegando que Grok apoya operaciones militares del Departamento de Defensa, intentando bloquear así las regulaciones ambientales sobre las turbinas de gas de la compañía en Misisipi.
El CEO de Microsoft advierte en un ensayo que los modelos frontier concentrarán el conocimiento empresarial y lo commoditizarán. Introduciendo 'token capital' como nueva currency de la estrategia corporativa.
Anthropic ha bloqueado el acceso global a Claude Fable 5 y Mythos 5 tras una orden del gobierno de EE.UU. El incidente expone la vulnerabilidad de depender de un solo proveedor de IA en la nube. Qué significa para la seguridad empresarial.
SpaceX construyó el mayor centro de datos de IA del mundo para entrenar Grok. Pero conectar tres campuses a más de 10 millas de distancia generó problemas de latencia que forzaron a alquilarlos a sus competidores. Qué significa esto para la infraestructura de IA.
Google propone 'faithful uncertainty': un sistema metacognitivo que alinea la confianza interna de un LLM con las palabras que usa. El objetivo: dejar de penalizar la utilidad para eliminar las alucinaciones.
El tribunal concluye que los AI Overviews de Google generan "declaraciones independientes" y no meros enlaces a contenido externo, lo que hace a la compañía responsable de su veracidad.