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Noticias de inteligencia artificial
3.145 noticias · De más nuevas a más antiguas.
OpenAI NewsOpenAI 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.
OpenAI 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.
No se identificaron personas.
Hugging Face BlogCómo 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.
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.
WeLiveSecurityGentlemen 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.
OpenAI 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.
¿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.
Más 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.
Un 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.
GLM-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.
OpenAI 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.
No se identificaron personas.
OpenAI 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.
No se identificaron personas.
OceanLotus: 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.
Perfilado en PyTorch (Parte 2): de nn.Linear a un MLP fusionado
Segunda entrega de la serie "Profiling in PyTorch", que enseña a leer trazas del perfilador para optimizar modelos. El artículo parte de nn.Linear, muestra que el sesgo ya está plegado en el epílogo del kernel GEMM (addmm) y que torch.compile no tiene nada que fusionar en una sola capa. Luego apila tres capas en un MLP con activación GeGLU: en modo eager se lanzan cinco kernels y el intermedio pasa por HBM, mientras que compile fusiona GeLU y mul en un único kernel Triton; finalmente compara con kernels ajustados a mano de Liger, que logran la misma fusión sin costo de compilación.
Un agente construyó una galería 3D de París encadenando dos Hugging Face Spaces
Un desarrollador relata cómo un agente de programación construyó una galería web 3D de monumentos de París encadenando dos Hugging Face Spaces: uno de generación de imágenes y otro de reconstrucción 3D (TripoSplat). El agente generó las imágenes, las convirtió en splats gaussianos 3D, comprimió los archivos y desplegó un visor Three.js, sin integración manual. El autor lo presenta como ejemplo de la "economía de bloques de construcción", donde modelos documentados vía agents.md se combinan para crear aplicaciones multimedia con bajo costo marginal.
PerfilSlavoj Zizek pregunta: ¿Es Peter Thiel el anticristo hoy?
Slavoj Žižek advierte sobre el avance de un 'feudalismo digital' dominado por grandes corporaciones tecnológicas, cuestionando el papel de figuras como Peter Thiel como representantes de una visión que amenaza la libertad, la democracia y la dimensión espiritual del ser humano.
NVIDIA lanza Nemotron 3.5 Content Safety, un modelo multimodal de seguridad para empresas
NVIDIA lanzó Nemotron 3.5 Content Safety, un modelo de 4B de parámetros construido sobre Gemma 3 que unifica evaluación multimodal, cobertura en 12 idiomas con generalización a unos 140, aplicación de políticas empresariales personalizadas y rastros de razonamiento auditables en una sola llamada de inferencia. El modelo, disponible en Hugging Face bajo licencia abierta y como NIM en build.nvidia.com, promedia cerca del 85% de precisión en benchmarks multimodales y 96,5% en Multilingual Aegis. La versión suma un conjunto de datos de seguridad multimodal y multilingüe con rastros de razonamiento, orientado a moderación de contenido en entornos regulados.
Hugging Face rediseña su CLI hf para optimizar el trabajo de los agentes de IA con el Hub
Hugging Face rediseñó su interfaz de línea de comandos hf para que funcione tanto para humanos como para agentes de programación de IA, con salidas adaptadas automáticamente según quién la use. Según sus evaluaciones con Claude Code y Codex, la CLI usa entre 1,3 y 1,8 veces menos tokens que curl o el SDK de Python en tareas equivalentes, y hasta 6 veces menos en tareas complejas de varios pasos. La compañía reportó además un fuerte crecimiento del tráfico de agentes en el Hub, con Claude Code y Codex a la cabeza.
Optimización de preferencias directas (DPO) más allá de los chatbots: usar los fallos del propio modelo como señal de entrenamiento
Dharma-AI publicó un artículo sobre DharmaOCR, su modelo especializado de OCR estructurado, en el que aplica Optimización de Preferencias Directas (DPO) tras el ajuste fino supervisado (SFT) para reducir la degeneración de texto. Usando las propias salidas fallidas del modelo como ejemplos rechazados, logró una reducción promedio del 59,4% y un pico del 87,6% en cinco familias de modelos. El trabajo sostiene que el SFT no penaliza los bucles de repetición y que una etapa DPO posterior aborda esa geometría de fallo de forma consistente entre arquitecturas.
Reachy Mini incorpora herramientas remotas vía MCP alojadas en Hugging Face Spaces
La aplicación de conversación de Reachy Mini ahora permite usar herramientas alojadas en Hugging Face Spaces públicos mediante MCP, sin descargar código en la máquina local. Los usuarios pueden añadir capacidades como búsqueda web o consulta del tiempo con un solo comando, y habilitarlas por perfil a través de tools.txt. La función admite varios Spaces a la vez y registro agnóstico del backend, pero no soporta Spaces privados ni orquestación paralela garantizada.