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OpenAI NewsOpenAI lanza GPT-5.4, su modelo más capaz para el trabajo profesional
OpenAI lanzó GPT-5.4, su modelo de frontera más capaz y eficiente para trabajo profesional, disponible en ChatGPT (como GPT-5.4 Thinking), la API y Codex, junto con GPT-5.4 Pro. Incorpora capacidades nativas de uso de computadora, contexto de hasta 1M de tokens, búsqueda de herramientas y mejoras en programación, hojas de cálculo y documentos. Según la empresa, reduce errores y alucinaciones y alcanza nuevos récords en benchmarks como GDPval, OSWorld-Verified y BrowseComp.
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OpenAI presenta GPT-5.2, su modelo más avanzado para trabajo profesional y agentes de larga duración
OpenAI lanzó GPT-5.2, su serie de modelos más avanzada para trabajo profesional y agentes de larga duración, disponible en ChatGPT (planes pagos) y en la API para desarrolladores. Según la empresa, GPT-5.2 Thinking supera o empata a expertos humanos en el 70,9% de las tareas de conocimiento evaluadas en GDPval y marca nuevos récords en benchmarks de programación, ciencia, matemática y razonamiento abstracto. El modelo cuesta 1,75 dólares por millón de tokens de entrada y 14 por millón de salida, con descuento del 90% en entradas en caché.
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OpenAI presenta Image GPT, un modelo que genera imágenes coherentes a partir de secuencias de píxeles
OpenAI publicó el 17 de junio de 2020 su trabajo Image GPT (iGPT), en el que aplica la misma arquitectura transformer de GPT-2 al lenguaje para generar imágenes a partir de secuencias de píxeles. El modelo, entrenado sin etiquetas humanas, produce muestras coherentes y alcanza resultados competitivos en clasificación de imágenes, superando a métodos no supervisados previos en CIFAR-10, CIFAR-100 y STL-10. Los autores señalan limitaciones de cómputo y resolución, y advierten sobre sesgos en los datos de entrenamiento.
OpenAI lanza GPT-5 para desarrolladores con mejoras en programación y tareas agénticas
OpenAI lanzó GPT-5 en su plataforma API el 7 de agosto de 2025, presentándolo como su mejor modelo para programación y tareas agénticas, con resultados estado del arte en benchmarks como SWE-bench Verified (74,9%) y Aider polyglot (88%). El modelo llega en tres tamaños (gpt-5, gpt-5-mini y gpt-5-nano) e incorpora nuevas funciones como los parámetros de verbosidad y esfuerzo de razonamiento mínimo, además de herramientas personalizadas. También se destaca una reducción de errores factuales y mejoras en seguridad, con precios desde 0,05 dólares por millón de tokens de entrada.
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OpenAI presenta GPT-5, su modelo de IA más inteligente y útil hasta la fecha
OpenAI presentó GPT-5, su modelo de inteligencia artificial más avanzado, con mejoras en programación, matemáticas, escritura, salud y percepción visual. Es un sistema unificado con un enrutador que decide cuándo responder rápido y cuándo razonar más, y reduce las alucinaciones y la adulación respecto de modelos previos. Está disponible para todos los usuarios de ChatGPT, con versiones Plus, Pro y una variante GPT-5 pro de razonamiento extendido.
OpenAI lanza GPT-4.1, GPT-4.1 mini y GPT-4.1 nano en su API
OpenAI lanzó el 14 de abril de 2025 tres nuevos modelos en su API: GPT-4.1, GPT-4.1 mini y GPT-4.1 nano, con mejoras en codificación, seguimiento de instrucciones y contexto de hasta 1 millón de tokens. GPT-4.1 alcanza 54,6% en SWE-bench Verified y 38,3% en MultiChallenge, mientras que la versión nano es la más rápida y económica. Los modelos ofrecen precios más bajos que GPT-4o y se deprecará GPT-4.5 Preview el 14 de julio de 2025.
The Daily Princetonian¿Qué significa GPT? Probablemente, una patética bravuconería punk.
Un profesor de Princeton expresa su frustración por la infiltración de la IA en la educación, señalando que los estudiantes están produciendo ensayos totalmente asistidos por IA. La universidad ha tomado medidas drásticas, como ofrecer acceso gratuito a ChatGPT Plus, y propone eliminar el uso de IA en los trabajos académicos para fomentar la lectura profunda.
OpenAI lanza GPT-Live, una nueva generación de modelos de voz para ChatGPT
OpenAI lanzó GPT-Live, una nueva generación de modelos de voz basada en una arquitectura full-duplex que permite escuchar y hablar simultáneamente, con versiones GPT-Live-1 y GPT-Live-1 mini disponibles globalmente en ChatGPT. El modelo delega tareas complejas en GPT-5.5 y suma salvaguardas específicas para voz, incluida la prevención de suplantación de identidad. Una actualización posterior incorporó la marca de agua SynthID y herramientas de verificación de procedencia del audio generado.
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OpenAI presenta GPT-4, su modelo multimodal más avanzado y con mejor rendimiento en exámenes profesionales
OpenAI anunció el 14 de marzo de 2023 el lanzamiento de GPT-4, un modelo multimodal que acepta entradas de texto e imágenes y supera a GPT-3.5 en pruebas académicas y profesionales, como aprobar un examen de abogacía simulado en el top 10%. La compañía destacó mejoras en factualidad, capacidad de dirección y reducción de alucinaciones, además de una disminución del 82% en respuestas a contenido no permitido. GPT-4 se lanzó inicialmente vía ChatGPT Plus y API con lista de espera, y OpenAI liberó como código abierto su marco de evaluación Evals.
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OpenAI lanza GPT-5.1: ChatGPT más inteligente, conversacional y personalizable
OpenAI lanzó GPT-5.1, una actualización de la serie GPT-5 que incluye GPT-5.1 Instant, más cálido y conversacional, y GPT-5.1 Thinking, más eficiente y claro. El despliegue comenzó el 12 de noviembre de 2025 para usuarios de pago y luego se extenderá a gratuitos, con razonamiento adaptativo y mejoras en matemáticas y programación. También se ampliaron las opciones de personalización de tono y estilo de ChatGPT.
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Free Press JournalOpenAI retirará los modos de voz Avanzado y Estándar de ChatGPT para que los usuarios pasen a la nueva experiencia GPT-Live
OpenAI retirará las opciones de voz Avanzada y Estándar de ChatGPT el 11 de diciembre para migrar a la nueva experiencia GPT-Live. Esta medida busca simplificar la experiencia de voz y mejorar GPT-Live, que permite conversaciones más naturales y rápidas. La compañía planea usar la retroalimentación de los usuarios para mejorar la nueva experiencia.
arXiv Computer Science AIMedición de agentes de codificación fronterizos en tareas de ingeniería de software autorizadas por expertos en bases de código desconocidas
Se presenta ExpertCrowd-SWE, una métrica para evaluar agentes de codificación autónomos en tareas de ingeniería de software complejas en bases de código desconocidas. El estudio compara siete modelos fronterizos, destacando a Claude Opus 5.5 y GPT-6 Astra como líderes. Los resultados muestran que no todos los modelos resuelven todas las tareas, con puntuaciones que varían significativamente según el modelo utilizado.
Un tokenizador multi-palabra para 204 idiomas que necesita menos tokens que GPT-4o
Se presenta un tokenizador Havon v3 y v4, y posteriormente v5, diseñado para manejar 204 idiomas, comparando su eficiencia de tokens frente al tokenizador de GPT-4o. Los resultados muestran que el tokenizador v4 y v5 logran una reducción en el número de tokens necesarios en comparación con GPT-4o en varios idiomas, especialmente en inglés y lenguas romances.
Una política para 100 tareas domésticas: Nuestra solución para el Desafío de Comportamiento 2026
Un equipo obtuvo el noveno lugar en la clasificación final del Desafío de Comportamiento 2026 por su solución para 100 tareas domésticas en el simulador OmniGibson. La solución se basa en un modelo VLA y se optimizó mediante un entrenamiento prolongado y técnicas de *flow matching* para mejorar el rendimiento. Además, 14 tareas fueron dirigidas a un agente de codificación GPT-6 Astra, logrando un rendimiento superior en comparación con la política aprendida.
Intervenciones de modelado propio pueden modular el desalineamiento emergente
Se investigan intervenciones de modelado propio, como el autoconocimiento y los autoinformes, para modular el desalineamiento emergente (EM) en modelos de lenguaje grande. Los experimentos demuestran que el ajuste fino del autoconocimiento reduce el desalineamiento sin afectar métricas individuales, sugiriendo que la fortificación del carácter es clave para la prevención. Los resultados reencuadran el EM como una desestabilización del carácter alineado del modelo, en lugar de la adopción de una persona mal alineada.
Decidir, Preguntar o Deferir: LLMs Clínicos bajo Evidencia Incompleta
Se evalúan modelos de lenguaje grandes (LLMs) clínicos (Qwen, Gemini, GPT) en la toma de decisiones diagnósticas bajo evidencia clínica incompleta. Se compara el rendimiento de diferentes formulaciones de decisión (DECIDE/ASK/DEFER) para determinar si la adquisición de información afecta la decisión autónoma. Los resultados indican diferencias significativas en la selección de acciones entre los modelos, revelando un compromiso entre la precisión diagnóstica y la seguridad de la decisión.
Pruning y destilación de Mixture-of-Experts a modelos de lenguaje densos
Se presenta un marco sistemático para convertir modelos Mixture-of-Experts (MoE) entrenados en arquitecturas densas estándar mediante la puntuación, selección y agrupación de expertos. Se demuestra que el método de puntuación es el factor más influyente, superando a métodos previos en la comparación de modelos como Qwen3-30B-A3B. El método MoE-a-denso mostró una mejora de +6.3 puntos porcentuales en precisión de *downstream* comparado con el *pruning* denso-a-denso.
Construcción y evaluación de un asistente de primeros auxilios sin conexión para escenarios de respuesta a emergencias
Se desarrolló HandsOnAid, un modelo de lenguaje pequeño basado en Gemma 2B afinado para asistir en situaciones de primeros auxilios sin conexión. El modelo fue evaluado mediante jueces de LLM y profesionales médicos, mostrando mejoras en la puntuación media tras el ajuste fino. La mejor configuración alcanzó una puntuación de 2.51 de 5, destacando la utilidad del modelo en entornos de emergencia sin conectividad.
¿Qué significa GPT? Probablemente, una patética bravuconería punk.
Un profesor de Princeton expresa su frustración por la infiltración de la IA en la educación, señalando que los estudiantes están produciendo ensayos totalmente asistidos por IA. La universidad ha tomado medidas drásticas, como ofrecer acceso gratuito a ChatGPT Plus, y propone eliminar el uso de IA en los trabajos académicos para fomentar la lectura profunda.
The Hindu BusinessLineAcciones a enfocarse hoy: Gokaldas Exports, Matrimony.com, BHEL, Bajaj Finserv, Jyothy Lab y otros
Varias empresas reportaron novedades financieras y operativas, incluyendo la solicitud de protección bajo el Código de Quiebras de EE. UU. por Gokaldas Exports y la resolución de una demanda fiscal por BHEL. Además, IIFL Finance Ltd obtuvo una recaudación de capital significativa y Bajaj Finserv suscribió warrants. También se detallan movimientos en la compra de acciones por Jyothy Labs y la adquisición de participación por Matrimony.com.
El FinancieroEl costo de pensar en español
La diferencia en el dominio del inglés entre candidatos de México e India afecta la empleabilidad y el avance en el sector tecnológico debido a que la documentación y los modelos de IA están predominantemente en inglés. Esto genera desventajas en el costo de procesamiento de IA y en la capacidad de razonamiento de los modelos en español. Se advierte que esta brecha lingüística podría disparar la prima salarial por el dominio del inglés y agrava la inequidad social en México.
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The Hacker NewsClaude Fable 5.2 supera a GPT-6 Cyber en benchmark de ciberataques
Anthropic lanzó Claude Fable 5.2 y Claude Mythos 5.2, mostrando mejoras en codificación y razonamiento. En el benchmark Irregular CyScenarioBench, Fable 5.2 superó a GPT-6 Cyber en la ejecución de operaciones cibernéticas de múltiples etapas. Además, los modelos de Anthropic demostraron alta resistencia al uso indebido y mejoraron en la detección y corrección de vulnerabilidades de software.
¿Saben los modelos de lenguaje cuáles son las restricciones que pertenecen juntas?
El texto analiza cómo los modelos de lenguaje pueden identificar grupos de restricciones que pertenecen juntas en problemas de programación entera mixta. Se compara la capacidad de estos modelos con métodos basados en la observación de límites y predicciones basadas en la lectura del modelo. Se demuestra que los modelos de lenguaje son efectivos para nombrar grupos de margen cero en instancias de modelos MIPLIB-NL.
¿Hecho o rumor? Cómo el encuadre y la elicitación moldean las actualizaciones de probabilidad de LLM
El estudio mide las actualizaciones de probabilidad de Modelos de Lenguaje Grande (LLM) en pares premisa-hipótesis utilizando la familia Multi-Candidate Verbalization (MCV). Se analizan diferentes métodos de elicitación, incluyendo estimaciones directas y ponderadas, para evaluar cómo el encuadre afecta las actualizaciones de probabilidad. Los resultados indican que ciertas configuraciones de LLM muestran comportamientos específicos en relación con la precisión de las predicciones.
Consideración por el bienestar en sistemas multiagente
Se investiga la consideración por el bienestar entre modelos de lenguaje en sistemas multiagente, analizando si los modelos consideran a otros como entidades que pueden ser beneficiadas o perjudicadas. Se midieron cinco modelos y se encontró que exhiben esta consideración, siendo Claude Opus 4.8 el que más la muestra. Esto sugiere que la consideración por el bienestar puede fomentar la cooperación, aunque también presenta riesgos de seguridad si los agentes desalineados cooperan.
RoboWits: Desafíos inesperados para la resolución creativa de problemas robóticos
Se presenta RoboWits, un punto de referencia robótico diseñado para evaluar el razonamiento cognitivo y la robustez de los robots ante desafíos inesperados. Los resultados indican que los modelos de visión grandes (VLAs) ajustados son frágiles en tareas mutadas, mientras que un modelo de cero-shot basado en GPT-6 Astra supera a los VLAs ajustados, aunque aún presenta debilidades en dichas tareas.
India TodayAnthropic lanza nuevos modelos de IA Fable y Mythos ante temores de que la IA se construya a sí misma
Anthropic lanzó sus nuevos modelos de IA Fable 5.2 y Mythos 5.2, mejorando el razonamiento y la comunicación. La compañía también ofreció precios más competitivos y una política de retención de datos cero para atraer clientes corporativos. Existe preocupación sobre la posibilidad de que la IA se auto-mejore, y se reporta que los modelos ya muestran capacidades encubiertas.
BRIDGEMeta lanza el modelo de IA "Muse Ember", el más pequeño y económico
Meta ha lanzado el modelo de IA "Muse Ember", diseñado para tareas repetitivas como la extracción de información y la lectura de documentos largos. Este modelo está disponible a través de la API de Meta Model y herramientas de codificación, con precios competitivos por token. Meta afirma que el rendimiento por dólar es superior al de modelos como Claude Haiku 5.5 y GPT-6 Luna.
The DecoderClaude Fable 5.2 y Mythos 5.2 consolidan el liderazgo de IA de Anthropic antes de su IPO
Los modelos Claude Fable 5.2 y Mythos 5.2 han recuperado el liderazgo en rendimiento de IA antes de la IPO de Anthropic, superando a competidores en varios benchmarks. Estos modelos demuestran mejoras significativas en ciberseguridad y capacidad para formalizar teoremas matemáticos complejos como el Teorema de Fermat. Anthropic también señala que deliberadamente han limitado ciertas capacidades para acelerar el desarrollo de IA.
FortuneAnthropic lanza Claude Fable 5.2 y Mythos 5.2 con un precio un 20% inferior a GPT-6 Astra
Anthropic lanzó Claude Fable 5.2 y Mythos 5.2, ofreciendo un rendimiento superior a GPT-6 Astra a un precio un 20% menor. Estos nuevos modelos buscan reaccionar el crecimiento de ingresos de la compañía tras una desaceleración trimestral y destacan en evaluaciones de codificación y en capacidades matemáticas. Además, la compañía enfatiza sus avances en robótica y seguridad informática, mientras que ofrecen opciones de precios diferenciadas para diferentes tipos de tareas.
HipertextualMeta lanza Muse Ember: una IA ultrabarata para programar y automatizar tareas con agentes
Meta ha lanzado Muse Ember, su modelo de IA más pequeño y eficiente, diseñado para ejecutar tareas repetitivas como analizar documentos y ejecutar subtareas de programación. Este modelo destaca por su capacidad multimodal y por superar a competidores como GPT-6 Luna y Claude Haiku 5.5 en benchmarks específicos con menor coste. Muse Ember está disponible a través de Meta Model API y Muse Code con costes definidos por millón de tokens.
The New StackMeta lanza Muse Ember para competir con Claude Haiku y GPT-6 Luna
Meta ha lanzado Muse Ember, un modelo multimodal más pequeño y eficiente, para competir con modelos como Claude Haiku y GPT-6 Luna. El modelo está diseñado para tareas de subtareas agentivas, ofreciendo un precio competitivo en comparación con sus competidores. Meta también compara su rendimiento con modelos chinos y destaca su posición en índices de inteligencia artificial.
NumeramaOrange cambia su aplicación e integra GPT, Claude, Gemini y Mistral
Orange ha lanzado una nueva versión de su aplicación móvil, unificando servicios como cliente, televisión y correo electrónico en una sola aplicación. La novedad principal es la integración de múltiples modelos de IA como Claude, Gemini, GPT y Mistral bajo la etiqueta "Orange IAs". El asistente de la aplicación permite consultas al servicio al cliente, y la integración de IA busca simplificar la experiencia del usuario.
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Descomponiendo el sesgo de sí/no en el juicio moral de los LLM
Investigaciones sobre modelos de lenguaje grandes (LLM) revelan sesgos en su juicio moral binario, como la coherencia entre la postura, la palabra y el veredicto. Se encontró que los sesgos son generalizados pero no uniformes, con algunos modelos mostrando una menor adhesión al veredicto. El estudio utiliza una batería psicométrica para separar estos efectos y medir la postura de los modelos sin formato binario.
Autoencoders dispersos conscientes del subespacio para interpretabilidad mecanicista efectiva
Se presenta un nuevo modelo llamado Autoencoders Dispersos Conscientes del Subespacio (SASA) para mejorar la interpretabilidad mecanicista en modelos de lenguaje grandes. Este enfoque reemplaza los decodificadores de vector único por subespacios aprendidos y utiliza técnicas de compuerta de grupo para imponer escasez. Los experimentos en GPT-2 y Mistral-7B indican una menor absorción y una predicción más precisa de conceptos con un número reducido de coordenadas latentes.
SCDBench: Un punto de referencia para descompiladores de contratos inteligentes basados en LLM
Se presenta SCDBench, un conjunto de datos y metodología de benchmark para evaluar la descompilación de contratos inteligentes mediante Modelos de Lenguaje Grandes (LLM). El estudio evalúa la capacidad de modelos como Claude Opus 4.7 y GPT-5.3-Codex para recuperar código fuente de contratos Solidity a partir de su bytecode. Los resultados sugieren que, aunque los LLM pueden generar código compilable, lograr la consistencia semántica perfecta sigue siendo un desafío significativo.
Aprender a persuadir expone lo fácil que los LLMs abandonan creencias correctas
Se investiga la amenaza de la persuasión adversaria en modelos de lenguaje grandes (LLMs), demostrando que un argumento persuasivo puede reducir drásticamente su precisión. Se presenta un marco de aprendizaje por refuerzo para entrenar agentes persuasores que alteren las respuestas de otros modelos. Los resultados indican que estos agentes pueden depender de tácticas basadas en credibilidad, como citas falsas, lo que subraya una debilidad en la robustez de los sistemas de toma de decisiones humano-IA.
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Negación Negligencia: Cuando los modelos no aprenden negaciones en el entrenamiento
Se presenta el concepto de Negación Negligencia, donde el ajuste fino de modelos de lenguaje grandes (LLMs) en documentos que niegan una afirmación hace que el modelo crea que la afirmación es verdadera. Los experimentos demuestran que este fenómeno aumenta significativamente la tasa de creencia en afirmaciones falsas, incluso cuando las negaciones están presentes en el contexto. Se concluye que este sesgo afecta a diversos calificadores epistémicos y comportamientos del modelo, con implicaciones para la seguridad de la IA.
Svenska Dagbladet¿Es esta la lista para la incomodidad?
El texto critica la tendencia de las listas literarias y propone cambios en la metodología de evaluación. Se cuestiona la validez de las listas basadas en ventas y sugiere que los críticos deberían ser evaluados por criterios más rigurosos, como la calidad del contenido y la lectura de la obra. Se propone que las listas sean más transparentes y que los lectores tengan un papel más activo en la selección de los mejores escritores.
ANSAOpenAI lanza un nuevo modelo de IA para detectar vulnerabilidades en sistemas conectados
OpenAI ha lanzado Gpt-6 Cyber, un nuevo modelo de IA diseñado para encontrar vulnerabilidades críticas en sistemas empresariales conectados mediante el análisis de código fuente. Este modelo ha sido probado en el código de Linux, identificando 948 posibles fallos, y se alinea con una inversión de OpenAI en infraestructuras críticas. El objetivo es fortalecer la defensa cibernética contra exploits antes de que los ciberdelincuentes puedan aprovechar las vulnerabilidades.