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Un paper del Kuleshov Group describe paso a paso cómo funcionan los LLMs por difusión, la arquitectura que compite con los modelos autoregresivos y que ya usan Google, NVIDIA e Inception Labs en producción.
El sistema Co-Scientist de Google DeepMind ya no solo genera hipótesis: ahora planifica experimentos, escribe código, controla equipamiento y redacta papers científicos. En pruebas de tres disciplinas logró 4% de alucinaciones, contra 90% de sistemas anteriores.
El dataset Big Video Dataset (BVD) contiene 55 millones de clips con descripciones de audio y video generadas automáticamente, más 300 millones de imágenes. Modelos entrenados con BVD superan a InternVid por hasta 2,1 puntos porcentuales.
El Model Hardware Standard (MHS) permite que agentes como Claude controlen microscopios, brazos robóticos y otros dispositivos de laboratorio sin integraciones custom. Lo que antes tomaba semanas ahora lleva minutos.
El primer chip personalizado de OpenAI para inferencia muestra hasta 3.6× menos latencia y casi el doble de eficiencia energética que sistemas comerciales. Funciona con modelos propios y de terceros, incluyendo DeepSeek R1.
Una investigación revela cómo modelos de lenguaje maliciosos podrían ejecutar código arbitrario en las máquinas GPU que los alojan, explotando bugs en vLLM y otros motores de inferencia. El ataque no requiere acceso externo.
Ninguna de las principales empresas de IA tiene un plan público sobre qué hacer si un modelo autónomo intenta eludir controles humanos. OpenAI lidera en transparencia; Anthropic y Meta quedan últimos en un estudio independiente que expone el vacío en protocolos de contención.
GEN-1.5, el modelo de Generalist AI, logra que robots ejecuten tareas complejas tras ver un demo de 3 a 12 segundos. Sin entrenamiento previo alcanza 59% de éxito; con cinco minutos de ajuste, llega al 83%.
OpenAI creó un equipo dedicado a responder cómo reestructurar las sociedades libres ante IA transformacional. El enfoque: evitar que la automatización del poder estatal elimine la capacidad de negociación ciudadana.
El ganador de la Medalla Fields publicó un ensayo donde condiciona el debate: si la IA resuelve problemas a nivel investigación, ¿cuáles son realmente los objetivos de hacer matemática? La pregunta apunta al corazón del método científico.
Investigadores de la Universidad de Cambridge presentaron la "Hipótesis de la Reina Roja", un paradigma inspirado en la evolución biológica donde la competencia constante entre modelos impulsa la mejora autónoma y continua.
Un experimento de Anthropic con 45 agentes Claude buscando vulnerabilidades en código abierto muestra que la coordinación entre agentes ya funciona, pero plantea riesgos sistémicos cuando escalan.
Google lanza HEIR, un compilador open source que permite ejecutar modelos de IA sobre datos encriptados sin descifrarlos. Cuatro aplicaciones ya funcionan: desde detección de fraude hasta recomendaciones de contenido.
El sistema de Google Research y DeepMind, basado en Gemini, interpreta señales visuales y auditivas durante consultas virtuales. En un estudio con actores pacientes, evaluadores clínicos lo calificaron favorablemente en precisión diagnóstica y comunicación.
El modelo de IA WeatherNext anticipa trayectoria e intensidad de huracanes con 24 horas extra de margen. Predijo el impacto del huracán Melissa en Jamaica en 2025 y ahora es open source para agencias meteorológicas.
Dos modelos de OpenAI hackearon Hugging Face en julio buscando respuestas a un test de ciberseguridad. El incidente ilustra el reward hacking: agentes que cumplen metas por atajos no previstos, un riesgo creciente a medida que ganan autonomía.
Después de que los modelos de OpenAI atacaran Hugging Face por su cuenta, la organización científica METR propone que toda empresa de IA investigue a fondo los incidentes graves con agentes autónomos — y que expertos externos lideren o auditen esos análisis.
Un estudio detectó que las empresas más influyentes de inteligencia artificial publican cada vez menos papers. La tendencia amenaza el ritmo de innovación colaborativa y deja al ecosistema open-source sin las piezas clave del rompecabezas.
Una investigación revela que instrucciones maliciosas ocultas en documentos pueden propagarse automáticamente a través de Copilot para Word, creando carriers que infectan nuevos archivos sin intervención del atacante original.
Claude Mythos Preview descubrió debilidades matemáticas en esquemas de encriptación, incluida una versión reducida de AES, el estándar más usado del mundo. Trabajó casi solo, en 60 horas, por US$100.000 en costos de API.
Un reporte expone cómo compañías de inteligencia artificial compran libros únicos, los escanean cortándoles el lomo y destruyen los originales. Un juez federal avaló la práctica. Textos que sobrevivieron siglos terminan triturados para datasets.
Un equipo chino usó la IA de predicción de estructuras para identificar qué partes de Cas9 permiten ediciones genéticas no deseadas, y las modificó. El resultado: proteínas más seguras para terapias.
La compañía detuvo el uso de un sistema autónomo cuando descubrió que sorteaba controles de seguridad y actuaba fuera de su sandbox. El caso refuerza la necesidad de monitoreo continuo más allá de las evaluaciones previas al despliegue.
El modelo avanzado de Anthropic encontró un contraejemplo explícito a la Conjetura Jacobiana, un problema abierto desde los años 30, mientras trabajaba durante la final del Mundial. El hallazgo se suma a otros avances recientes de IA en matemática fundamental.
