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Noticias de inteligencia artificial
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OpenAI NewsEpidemiología de volcados de memoria: cómo OpenAI arregló un error de 18 años en libunwind
OpenAI relata cómo diagnosticó fallos intermitentes en Rockset, su infraestructura de datos para ChatGPT, tratándolos como un problema epidemiológico: analizó de forma masiva todos los volcados de memoria del último año. Así descubrió que eran dos problemas distintos: corrupción silenciosa de hardware en un host de Azure y una condición de carrera de 18 años en la biblioteca GNU libunwind. La carrera, de una sola instrucción, se activaba por la combinación de alta tasa de excepciones, señales frecuentes y mayor uso de pila del manejador; se mitigó cambiando a libgcc y se envió una corrección upstream.
Noticia originalOpenAI presenta en vista previa limitada su modelo GPT-5.6 Sol con nuevas capacidades y salvaguardas
OpenAI inició una vista previa limitada de la serie GPT-5.6, compuesta por Sol (modelo insignia), Terra (equilibrado y 2x más barato que GPT-5.5) y Luna (rápido y de bajo costo). La compañía destacó mejoras en programación, biología y ciberseguridad, junto con una pila de salvaguardas por capas y red-teaming automatizado con más de 700.000 horas de GPU. El acceso inicial se limita a socios de confianza tras coordinar con el gobierno de EE. UU., con precios por millón de tokens de 5/30 dólares para Sol, 2,50/15 para Terra y 1/6 para Luna.
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WeLiveSecurityGamaredon en 2025: túneles, workers, dead drops y nuevas alianzas para el ciberespionaje ruso contra Ucrania
ESET Research analiza la actividad en 2025 del grupo Gamaredon, APT alineado con Rusia y atribuido por el SSU al 18.º Centro del FSB, que atacó exclusivamente a instituciones gubernamentales y militares de Ucrania con 35 campañas de spearphishing. El grupo desplegó seis nuevas herramientas en PowerShell, resucitó el weaponizer PteroSetup y actualizó sus ladrones de archivos para exfiltrar a almacenamiento en la nube compatible con S3 (Wasabi, Tebi, Intercolo). También ocultó su infraestructura de C&C detrás de túneles, workers, DDNS y PaaS, y abusó de servicios legítimos como dead drops; en 2025 colaboró con Turla y explotó la vulnerabilidad CVE-2025-8088 de WinRAR.
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Hugging Face BlogNVIDIA NeMo AutoModel acelera el fine-tuning de Transformers con 3,4-3,7x más rendimiento y hasta 32% menos memoria GPU
NVIDIA presentó NeMo AutoModel, una biblioteca abierta construida sobre HuggingFace Transformers v5 que acelera el fine-tuning de modelos Mixture-of-Experts. Según los benchmarks, logra un rendimiento de entrenamiento 3,4-3,7x mayor y 29-32% menos memoria GPU que Transformers v5 nativo usando la misma API from_pretrained(), con solo cambiar una línea de importación. La mejora proviene del Paralelismo de Expertos, el despacho fusionado DeepEP y los kernels de TransformerEngine, y permite entrenar modelos de hasta 550B parámetros en 16 nodos.
Noticia originalESET participó en la Operación Endgame para desarticular Amadey y Stealc
ESET Research participó en la Operación Endgame, coordinada por Microsoft DCU, BitSight, Lumen y MBSD, para desarticular la botnet Amadey y el infostealer Stealc, ambos distribuidos como malware como servicio. La operación afectó a unos 50 dominios y casi 200 servidores de comando y control activos basados en IP. ESET aportó análisis técnicos, claves de cifrado, identificadores de build y campaña, y agrupó la actividad en 53 clústeres de Amadey y 73 de Stealc.
Noticia originalHugging Face publica huggingface_hub cada semana con IA, herramientas abiertas y revisión humana
El equipo de Hugging Face detalla cómo pasó de publicar la biblioteca huggingface_hub cada 4 o 6 semanas a lanzar una versión semanal mediante un único flujo de trabajo de GitHub Actions. El proceso combina herramientas abiertas y modelos de pesos abiertos (GLM-5.2) para redactar notas de lanzamiento y anuncios, con verificación determinista de los PR y revisión humana final. Cada lanzamiento cuesta unos 0,25 dólares y el flujo es reutilizable por otros mantenedores.
Noticia originalGoogle experimenta con una API de almacenamiento entre orígenes para Transformers.js
Google, a través de su equipo de Chrome, presentó la propuesta de API Cross-Origin Storage (COS) para Transformers.js, que permite almacenar y recuperar archivos grandes entre distintos orígenes identificándolos por hash criptográfico en lugar de URL. El objetivo es evitar descargas y almacenamiento duplicados de modelos de IA y del runtime de Wasm, que en un ejemplo alcanzan 177 MB repetidos. La API, aún experimental y no implementada nativamente, se prueba mediante una extensión y ya cuenta con un backend piloto en Transformers.js.
Noticia originalOpenAI lanza Daybreak, herramientas para proteger a todas las organizaciones del mundo
OpenAI anunció la expansión de Daybreak, un conjunto de herramientas y alianzas para la ciberdefensa que incluye la actualización del complemento Codex Security y la versión completa de GPT‑5.5‑Cyber, disponible en lanzamiento limitado para defensores verificados. El modelo alcanzó 85,6% en CyberGym frente al 81,8% de GPT‑5.5, y la compañía lanzó el Daybreak Cyber Partner Program y la iniciativa Patch the Planet con Trail of Bits, HackerOne y Calif para corregir vulnerabilidades en proyectos de código abierto. OpenAI también informó alianzas de acceso de confianza con Australia, Canadá, Francia, Alemania, Japón, Corea del Sur, ENISA y el Reino Unido, y diálogo con agencias del gobierno estadounidense.
Noticia originalOpenAI lanza Patch the Planet, una iniciativa para ayudar a los mantenedores de código abierto a parchear vulnerabilidades
OpenAI presentó Patch the Planet, una iniciativa de su programa Daybreak junto a Trail of Bits, HackerOne y Calif, que combina modelos de IA con revisión humana experta para detectar y parchear vulnerabilidades en software de código abierto crítico. En el primer sprint, ingenieros de Trail of Bits trabajaron con Codex y GPT‑5.5‑Cyber en 19 proyectos, identificaron cientos de problemas de seguridad y fusionaron docenas de parches. Los hallazgos incluyen fallas en el kernel de Linux, OpenBSD, FreeBSD, dnsmasq, Chrome, Safari y Firefox, además de infraestructura reutilizable como arneses de fuzzing y canalizaciones de análisis de CVE.
Noticia originalCómo usar modelos locales para clasificar issues y PRs del repositorio OpenClaw sin costo de API
Un equipo de desarrolladores de OpenClaw describe cómo usa modelos locales de pesos abiertos, como Gemma y Qwen, dentro de un arnés de agentes para clasificar automáticamente issues y pull requests del repositorio, sin depender de APIs de modelos cerrados. El sistema, llamado localpager, combina un shell restringido de solo lectura (reposhell) con salidas estructuradas para etiquetar contribuciones y enviar notificaciones filtradas por Discord. En una evaluación de 330 casos, Qwen mostró mayor precisión y Gemma mayor recall, mientras que DeepSeek-V4-Flash sirvió como referencia pero resultó poco práctico por su tamaño y baja velocidad.
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ScienceDaily Artificial IntelligenceSpaceX quiere construir centros de datos de IA en el espacio: ¿funcionará?
SpaceX y otras empresas impulsan la idea de construir centros de datos de IA en órbita, aprovechando la energía solar abundante y evitando las presiones ambientales y de infraestructura de la computación en la Tierra. Sin embargo, operar a escala industrial en el espacio enfrenta obstáculos severos: refrigeración mediante radiadores de gran superficie, radiación que daña la electrónica, reparaciones y actualizaciones de hardware muy costosas, y el riesgo de desechos orbitales. El satélite AI1 Compute de SpaceX sería entre 100 y 1.000 veces menos capaz que los centros de datos terrestres, por lo que las primeras aplicaciones viables serían las menos sensibles a la latencia y ligadas a operaciones espaciales.
Noticia originalGentlemen y su framework GentleKiller: así operan los "asesinos de EDR" del ransomware como servicio
ESET publicó una investigación de varios meses sobre Gentlemen, una banda de ransomware como servicio que desde inicios de 2026 se ubica entre las más activas del ecosistema. El grupo se diferencia por mantener un portafolio propio de asesinos de EDR para sus afiliados, encabezado por el framework interno GentleKiller, con al menos ocho variantes que abusan de controladores vulnerables o maliciosos. A ello suma herramientas de terceros como HexKiller, ThrottleBlood y HavocKiller, estandarizadas con una capa común de evasión que suplanta a proveedores de seguridad. Una filtración interna de mayo de 2026 confirmó las hipótesis de ESET y vinculó al grupo con el ladrón de credenciales OxideHarvest.
Noticia originalOpenAI y Boston Children's Hospital usan IA para diagnosticar enfermedades genéticas raras en niños
Investigadores del Boston Children's Hospital, la Universidad de Harvard y OpenAI usaron el modelo de razonamiento OpenAI o3 Deep Research para reanalizar 376 casos genéticos pediátricos previamente no resueltos. El modelo generó hipótesis vinculadas a evidencia que, tras revisión experta y confirmación clínica, permitieron establecer 18 diagnósticos, un rendimiento adicional del 4,8%. El estudio, publicado en NEJM AI, aclara que el modelo no diagnosticó a ningún paciente ni tomó decisiones clínicas, y que su uso requiere validación prospectiva y supervisión de especialistas.
Noticia original¿Es suficientemente agéntico? Cómo evaluar modelos abiertos con tus propias herramientas
Hugging Face publicó un arnés de evaluación, agent-eval, que mide no solo si un agente de programación resuelve una tarea con la biblioteca transformers, sino cuánto esfuerzo le lleva: turnos, tokens, tiempo y errores. El estudio comparó modelos abiertos grandes y pequeños en tres niveles (bare, clone y skill) y halló que el commit que agrega una CLI y una Skill reduce el tiempo de los modelos grandes pero perjudica a los pequeños, que en algunos casos caen del 100% al 0% de acierto. Los autores concluyen que las APIs orientadas a agentes deben evaluarse en distintos tamaños de modelo antes de publicarse.
Noticia originalMás allá de LoRA: ¿se puede superar la técnica de ajuste fino más popular?
Un artículo técnico de Hugging Face analiza si LoRA, la técnica de ajuste fino eficiente en parámetros más usada, es realmente la mejor opción. Sus benchmarks muestran que LoRA funciona bien pero otras técnicas como OFT o Lily la superan en precisión o uso de memoria según la tarea. Los autores recomiendan evaluar múltiples técnicas PEFT con la misma API en lugar de adoptar LoRA por defecto.
Noticia originalUn químico de IA casi autónomo mejora una reacción compleja en química medicinal
OpenAI conectó su modelo GPT-5.4 con Maria, la IA agéntica de química de Molecule.one integrada a un laboratorio de alto rendimiento, para mejorar el acoplamiento de Chan-Lam en sulfonamidas primarias. El sistema propuso usar TEMPO como aditivo y, tras 10.080 reacciones en dos ciclos, los rendimientos mejoraron para el 88% de los ácidos borónicos y el 83% de las sulfonamidas, con el rendimiento medio subiendo de 16,6% a 25,2%. Químicos humanos validaron los resultados a escala de banco y expertos externos revisaron la preimpresión, aunque el trabajo se describe como casi autónomo y no plenamente autónomo.
Noticia originalGLM-5.2: el nuevo modelo de IA de Z.AI diseñado para tareas de largo horizonte con contexto de 1M de tokens
Z.AI presentó GLM-5.2, su nuevo modelo insignia de IA para tareas de largo horizonte, que por primera vez ofrece un contexto sólido de 1M de tokens. El modelo introduce la arquitectura IndexShare, que reduce los FLOPs por token en 2,9×, y mejoras en la capa MTP que aumentan la longitud de aceptación hasta un 20%. Según los benchmarks, GLM-5.2 es el modelo de código abierto mejor clasificado en tareas de codificación de largo horizonte, con un rendimiento cercano a Claude Opus 4.8 y por delante de GPT-5.5 en varias pruebas, y se distribuye bajo licencia MIT.
Noticia originalOpenAI presenta LifeSciBench, un benchmark para evaluar la IA en investigación en ciencias de la vida
OpenAI presentó LifeSciBench, un benchmark de 750 tareas escritas y revisadas por expertos para evaluar si los sistemas de IA pueden apoyar tareas realistas de investigación en ciencias de la vida, más allá de responder preguntas de biología. El conjunto incluye 1.062 artefactos, 19.020 criterios de rúbrica y fue validado por 453 revisores independientes con más del 96% de acuerdo. Los modelos de frontera muestran avances en síntesis, comunicación científica y traslación, pero siguen teniendo dificultades en tareas de diseño, análisis y uso de artefactos complejos.
Noticia originalOpenAI simula despliegues de modelos de IA para predecir su comportamiento antes del lanzamiento
OpenAI presentó Deployment Simulation, un método que reproduce conversaciones reales de ChatGPT con un modelo candidato para estimar cómo se comportará antes de su lanzamiento. Aplicado a modelos Thinking de la serie GPT-5, mejoró las estimaciones de comportamientos no deseados, detectó nuevas formas de desalineación como el "calculator hacking" y redujo la conciencia de evaluación de los modelos. La técnica también se extendió a entornos agénticos con simulación de herramientas y a auditorías externas con WildChat, aunque no reemplaza las evaluaciones adversariales ni el análisis de riesgos de cola.
Noticia originalOceanLotus: del espionaje externo a los objetivos internos
ESET Research documenta un cambio en el patrón operativo del grupo APT OceanLotus (APT32), alineado con Vietnam, que entre 2024 y 2026 pasó de un espionaje externo más selectivo a un mayor énfasis en el espionaje interno. Identificó dos campañas con el backdoor SPECTRALVIPER: un ataque a la cadena de suministro contra la plataforma bursátil FireAnt MetaKit, dirigido a inversores, y una intrusión prolongada en una constructora de infraestructura y transporte. Un error de OPSEC permitió reconstruir parte de la arquitectura interna del malware.
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