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Un investigador descubrió que Claude Code modifica invisibles el system prompt para codificar información sobre tu infraestructura de API. Te explicamos qué hace, cómo funciona y por qué importa para la seguridad y la confianza en herramientas de IA.
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DSpark es el nuevo framework de decodificación especulativa de DeepSeek, liberado bajo licencia MIT. Logra incrementos de velocidad del 60-85% en generación de texto sin alterar el modelo base. Así funciona y por qué importa.
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Google ha decidido restringir el acceso de Meta a sus modelos Gemini, evidenciando un problema que toda la industria conoce pero pocos quieren admitir: la infraestructura de IA tiene un techo, y estamos cerca de tocarlo.
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Anthropic ha confirmado lo que muchos sospechaban: Claude Code ha triplicado la velocidad de desarrollo de sus equipos. Pero el cuello de botella ya no esta en escribir codigo.
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Mistral lanza OCR 4 con bounding boxes, clasificación de bloques y puntuaciones de confianza. El timing es perfecto: el ban de Anthropic en EE.UU. valida el argumento de soberanía de datos que Mistral lleva sonando más de un año.
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OpenAI lanza Jalapeño, su primer chip de inferencia diseñado con Broadcom. Analizamos qué significa para la economía de la IA y por qué todas las big tech están siguiendo el mismo camino.
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Anthropic lanza Claude Tag: un compañero de IA persistente que vive en Slack como un miembro más del equipo, acumula contexto, toma iniciativas y trabaja de forma asíncrona. Analizamos qué significa para equipos técnicos.
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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%.
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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.
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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.
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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.
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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.