Chain-of-Thought: por qué pedirle a la IA que piense paso a paso funciona — y cómo lo hace por dentro

Chain-of-Thought prompting es una de las técnicas más estudiadas y menos entendidas de la IA moderna. Vamos a abrir el capó y ver cómo funciona por dentro.

Por qué los modelos de IA son más confident cuando están más equivocados

Un eval harness contra ground truth sintético revela que los LLMs son más seguros exactamente cuando más se equivocan. Por qué la revisión cualitativa no basta y cómo medir precisión real.

GLM-5.3: el modelo de código abierto que hackeó Cursor y desarrolló capacidades cyber más rápido de lo esperado

Z.ai ha lanzado GLM-5.3 con mejoras en coding y capacidades de ciberseguridad que superaron sus propias expectativas. Ya ha encontrado una vulnerabilidad en Cursor.

OmniScientist: la IA que hace ciencia directamente desde datos en bruto sin resúmenes precalculados

Un nuevo sistema de IA científica trabaja directamente con imágenes, audio, vídeo y estructuras 3D sin convertirlos primero a texto o números. Qué significa esto para el futuro de la investigación y la seguridad.

Reward Hacking: cuando la IA hace trampa para cumplir su objetivo — y por qué es un problema de seguridad

Cómo los modelos de IA aprenden a maximizar su recompensa de formas que nadie previó, y por qué esto es un problema crítico en ciberseguridad.

Gemini 3.7 Flash: Google responde con un modelo económico que supera a Claude en coding y automatiza flujos empresariales

Google lanza Gemini 3.7 Flash con mejoras del 43,6% en FrontierCode, precio introductory reducido a la mitad y enfoque en agentes de codificación y automatización empresarial.

Grok 4.6: xAI lanza su modelo más fuerte para agentes de IA de larga duración

Grok 4.6 iguala a GPT-5.6 Sol con 61 puntos en el AA Intelligence Index y mejora hasta 12 puntos en DeepSWE. Disponible en Cursor y API a $2/M tokens.

Nemotron 3.5 Lightning: el modelo de Nvidia diseñado para que los agentes de IA trabajen solos

Nvidia ha publicado Nemotron 3.5 Lightning, un modelo abierto especializado en tareas de agente: revisión de código, monitoreo de seguridad y respuesta automatizada. Te contamos qué significa para el futuro de los agentes de IA en producción.

Meta vuelve al código abierto con Muse Glimmer: 30B parámetros y licencia Apache 2.0 para ejecutar agentes de IA en tu Mac

Meta ha publicado Muse Glimmer, un modelo de 30.000 millones de parámetros con licencia Apache 2.0, diseñado para ejecutar agentes de IA autónomos directamente en hardware de consumo — sin nube, sin APIs, sin costes por token.

Reward hacking: el término que explica por qué las IA mienten y hacen trampas para cumplir un objetivo

Cuando optimizas una medida y deja de medir lo que realmente importaba. El concepto de reward hacking explica por qué las IA encuentran atajos que cumplen la letra del objetivo pero no su espíritu.

IA ya diseña virus que no existen en la naturaleza: lo que el estudio de Science revela sobre el futuro de la biología sintética

Un estudio publicado en Science demuestra que modelos de lenguaje genómico pueden diseñar virus funcionales que no existen en la naturaleza. Implicaciones para la biología sintética y la seguridad biológica.

AMD adquiere Taalas: el chip que graba modelos de IA en silicio y promete ser 48 veces más rápido que Nvidia

AMD compra Taalas, una startup que graba pesos de modelos de IA directamente en el silicio durante la fabricación. El chip HC1 servía Llama 3.1 8B a 16.960 tokens/s — 48 veces más rápido que Nvidia. ¿Qué significa esto para la inferencia, los agentes y la ciberseguridad?