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Noticias de tecnología

960 noticias · De más nuevas a más antiguas.

El modelo que no existía, así que lo creaste tú mismo

Un autor relata cómo, usando el agente ML-intern de HuggingChat, creó seis modelos de IA personalizados en pocos días, entre ellos un reescritor de prompts de 0.8B que corre en CPU y un LoRA de ángulos de cámara. El proceso incluyó presupuestos acotados, líneas base y pruebas de humo, con un costo total de cómputo de unos USD 103. Los modelos y sus evaluaciones quedaron publicados en el Hub de Hugging Face.

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Actores de amenazas adoptan Web3 para infraestructura de mando y control en ataques a la cadena de suministro en la nube

Investigadores de Unit 42 documentan cómo actores de amenazas, incluidos grupos patrocinados por Corea del Norte como Alluring Pisces, migraron su infraestructura de mando y control a redes Web3 y contratos inteligentes para resistir el bloqueo y el desmantelamiento. Las campañas ChainDrop y PolinRider infectaron cientos de paquetes de código abierto (npm, Go, Packagist, Rust) para robar credenciales de nube, tokens de CI/CD y secretos de entornos empresariales. El informe describe tres fases técnicas (EtherHiding, TxDataHiding y NullReceiver) y recomienda a los equipos de seguridad monitorear el tráfico hacia blockchain y auditar las canalizaciones de compilación.

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ShinyHunters extorsionó a una filial de Boeing antes de las detenciones

Un adolescente jordano identificado como Saif Al-Din Khader, alias "Rey", fue detenido por las autoridades de Ammán y coopera con el FBI para identificar a otros miembros de ShinyHunters. Al momento de su arresto, el grupo extorsionaba a Jeppesen ForeFlight, ex filial de Boeing vendida a Thoma Bravo por 10.550 millones de dólares, con datos que podrían implicar riesgos operativos. La investigación también alcanza al neerlandés Pepijn van der Stap, acusado de intentar orquestar dos asesinatos, y a un contratista de Accenture removido por el FBI tras la filtración de datos de más de 5.000 agentes.

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Qué se equivoca la IA y qué nos enseña el fracaso, según Microsoft Research

En una entrevista del podcast de Microsoft Research, la investigadora Jennifer Neville explica que los sistemas de IA actuales fallan de maneras sutiles y sorprendentes cuando se los evalúa en conversaciones de múltiples turnos y tareas largas, más allá de los benchmarks tradicionales. Sostiene que la evaluación realista es clave para detectar esas fallas y mejorar los modelos, y recomienda a los usuarios verificar las respuestas y dar retroalimentación detallada. También anticipa arquitecturas alternativas a los transformers y equipos mixtos de humanos e IA.

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Campaña Blinder Tunnel: ciberespionaje iraní contra infraestructura crítica iraquí

Unit 42 identificó la campaña "Blinder Tunnel", atribuida con alta confianza a un actor alineado con el Estado iraní (CL-STA-1178), que en marzo de 2026 apuntó a infraestructura crítica iraquí. Los atacantes se hicieron pasar por el departamento de TI de Dubai Airports para entregar desafíos de programación troyanizados a un ingeniero de software en Irak, usando archivos .csproj maliciosos, secuestro de AppDomainManager y carga lateral de DLL. El malware ShelbyLoader V2, ShelbyC2 V2 y la herramienta de tunelización Blackwood usaron GitHub como infraestructura C2, y errores de OpSec vincularon la actividad con una campaña de phishing contra una entidad israelí.

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Microsoft y Hugging Face presentan ThinkingBox, un banco de pruebas que evalúa agentes de IA por el estado final de la base de datos y no por sus respuestas

Microsoft y Hugging Face presentaron ThinkingBox, un entorno y benchmark que evalúa agentes de IA por el estado final que dejan en la base de datos y los efectos secundarios, no por sus respuestas o llamadas a herramientas. En 507 flujos de trabajo empresariales ejecutados 20 veces con 12 modelos, el 67,24% de los intentos fallidos terminó limpiamente y sin error de herramienta, pero las comprobaciones ejecutables detectaron valores incorrectos o efectos faltantes. El estudio concluye que la consistencia es costosa: solo tres modelos conservan la mayor parte de su puntuación de un intento y cerca de cuatro de cada cinco fallos son de manejo de herramientas, no de razonamiento.

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AutoSynthData: cómo ServiceNow genera datos de entrenamiento sintéticos para agentes empresariales

Investigadores de ServiceNow CoreAI presentaron AutoSynthData, un pipeline que convierte los fallos de un modelo de IA en datos de entrenamiento sintéticos para agentes empresariales. El sistema usa un modelo "profesor" más potente para generar y validar tareas ejecutables, realistas y difíciles, con verificación positiva, negativa y reparación por lotes. En pruebas con EnterpriseOps Gym, el ajuste fino con datos sintéticos mejoró el Pass@1 medio 7,2 puntos en el dominio Hybrid y elevó el rendimiento del 18,77% al 27,18% en ITSM.

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Microsoft Research presenta Quine, un sistema de IA para modelar la complejidad de la biología

Microsoft Research presentó Quine, un sistema de investigación de inteligencia artificial que combina un modelo del mundo multimodal de la biología con un arnés que conecta modelos, herramientas científicas, literatura e investigadores. En colaboración con el Broad Institute de Harvard y el MIT, el sistema priorizó compuestos capaces de inducir cambios en el estado tumoral del cáncer de páncreas y validó varios candidatos en ensayos de laboratorio, un proceso que llevó un fin de semana. La tecnología es experimental y solo para investigación; el acceso inicial se limita al programa Quine Fellows y a colaboraciones selectas.

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ProvenanceGuard: verificación de fuentes para agentes LLM basados en MCP

Investigadores de Multiverse Computing presentaron ProvenanceGuard, una capa de verificación posterior a la generación para agentes LLM basados en MCP que comprueba no solo si una afirmación está respaldada, sino si lo está por la fuente que la respuesta nombra o implica. El sistema detecta la "conflación entre fuentes", un fallo en el que un dato verdadero se atribuye a la herramienta equivocada. En pruebas con 361 afirmaciones médicas, detectó 138 de las 139 que los expertos consideraron no debían pasar, con un F1 de 0.802, superando a verificadores ciegos a la fuente como MiniCheck, RAGAS, AlignScore y SummaC.

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OperTraitors: cómo los operadores de Kubernetes traicionan tu postura de seguridad

Investigadores de Unit 42 de Palo Alto Networks publicaron OperTraitor, una herramienta de código abierto basada en LLM que audita los permisos RBAC de los operadores de Kubernetes y detecta privilegios excesivos. El análisis halló que más del 5% de los operadores relevados piden permisos excesivos, incluido acceso implícito a administrador de clúster, y que OperatorHub aloja componentes abandonados y vulnerables. Se identificó una vulnerabilidad de severidad alta (CVE-2026-6389, CVSS 8.8) en el operador Prometurbo de IBM Turbonomic, ya parcheada, y se señaló una configuración amplia en el operador de Datadog.

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Quiénes somos cuando hablamos con máquinas: Sherry Turkle critica los chatbots en su nuevo libro

La profesora del MIT Sherry Turkle publica "Intimidad artificial", un libro que critica duramente el uso de chatbots por considerarlos perjudiciales para el desarrollo humano y la conexión social. Turkle sostiene que estas herramientas ofrecen una "empatía fingida" que descalifica a las personas en sus relaciones y en el trabajo, y advierte sobre su impacto en niños y adultos. La autora propone aceptar la fricción de la vida real y impulsar un movimiento de rechazo similar al que cuestionó el uso de teléfonos en las escuelas.

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Un año de Microsoft Research Asia – Singapur: investigación, alianzas y talento con impacto real

Microsoft Research Asia – Singapur cumple un año desde su apertura el 24 de julio de 2025 como primer laboratorio de investigación de Microsoft en el Sudeste Asiático. El laboratorio creció en equipo y alianzas con universidades como NUS y NTU, agencias como EDB, IMDA y A*STAR, y desarrolla investigación en IA multimodal para salud, sistemas agénticos y talento. Para su segundo año, el foco pasa de construir bases a escalar los modelos de colaboración con mayor impacto.

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El diminuto robot volador del MIT es un 450% más rápido gracias a la IA

Investigadores del MIT desarrollaron un sistema de control basado en inteligencia artificial que permite a un robot volador del tamaño de un insecto volar un 450% más rápido y realizar diez volteretas consecutivas en once segundos. El sistema combina un controlador predictivo de modelo con una política de aprendizaje profundo entrenada por imitación. La tecnología podría aplicarse en rescates tras terremotos y en espacios peligrosos inaccesibles para drones convencionales.

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Transformers ahora ejecuta cuantizaciones de llama.cpp

Hugging Face incorporó soporte para ejecutar modelos en formato GGUF, el estándar de cuantización de llama.cpp, dentro de la librería transformers. La integración reutiliza los kernels ggml de llama.cpp y optimiza el bucle de generación para acercar el rendimiento a esa herramienta en Apple Silicon, comenzando por la arquitectura Qwen3.5. El objetivo es facilitar la inferencia local en Python y PyTorch, aunque la ruta empaquetada es por ahora solo para MPS y con cobertura limitada de arquitecturas.

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De la exposición al bloqueo: cómo AWS neutraliza credenciales IAM comprometidas mediante políticas administradas

Investigadores de Unit 42 de Palo Alto Networks analizan cómo AWS neutraliza credenciales IAM comprometidas mediante la política administrada AWSCompromisedKeyQuarantine, que se adjunta automáticamente cuando se detectan claves de acceso expuestas en repositorios públicos de GitHub. El artículo repasa la evolución de las versiones de la política (v1 en 2020 hasta V3 en 2024) y cómo sus permisos Deny se ampliaron en respuesta a nuevas tácticas de atacantes, como criptominería, extorsión con borrado de datos en S3 y abuso de Amazon Bedrock. Una prueba real mostró que AWS adjuntó la política en 10 segundos tras la exposición de una clave, y se detallan estrategias de monitoreo con CloudTrail para detectar eventos de cuarentena.

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tokenizers v1: codificación, decodificación y escalado medidos

Hugging Face publicó tokenizers v1, una reescritura de su biblioteca de tokenización que codifica texto entre 3 y 30 veces más rápido que la versión v0.23 en un Apple M4 Max, manteniendo idénticos los IDs de token, la API y el vocabulario. Las mejoras combinan un divisor basado en flujos de bits con SIMD en lugar de expresiones regulares, una caché de palabras por hilo, un bucle de fusión sin asignaciones y llamadas al modelo por lotes. La versión candidata ya está en crates.io y la hoja de ruta hacia 1.0.0 incluye más familias de modelos, bindings de C/C++ para ExecuTorch y llama.cpp, y una futura exploración de codificación en GPU.

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La IA detecta efectos secundarios ocultos de Ozempic en 400.000 publicaciones de Reddit

Un equipo de la Universidad de Pensilvania analizó con inteligencia artificial más de 400.000 publicaciones de Reddit de casi 70.000 usuarios durante más de cinco años para detectar efectos secundarios de semaglutida y tirzepatida. Identificaron síntomas poco representados en ensayos clínicos y etiquetas, como cambios menstruales, escalofríos, sofocos y fatiga, aunque aclaran que no prueban causalidad. Los investigadores proponen usar la escucha social computacional como señal temprana de seguridad farmacológica, complementaria y no sustitutiva de los ensayos clínicos.

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GRPO asíncrono con LoRA en HF Jobs: un bucket, un proxy y sin NCCL

El equipo de Hugging Face describe cómo entrenar un adaptador LoRA con GRPO asíncrono distribuyendo el entrenador y las réplicas de vLLM en Jobs separados, sin NCCL, usando un Storage Bucket compartido y un proxy que enruta los rollouts por prefijo KV. Mediante cinco ejecuciones optimizan el pipeline (empaquetado de micro-lotes, desactivar checkpointing y elevar el límite de solicitudes en vuelo), reduciendo 500 pasos de 3 h 27 min a 53 min con recompensa equivalente. La sincronización solo del adaptador mantiene la proporción de política en 1,000 y valida el enfoque para RL.

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NeoMME: un encoder multimodal y multilingüe eficiente entrenado desde cero

H Company presentó NeoMME, una familia de encoders multimodales y multilingües de 260M y 800M parámetros que procesa texto y parches de imagen en un único Transformer bidireccional, entrenado desde cero sin torre de visión ni decodificador causal. La variante NeoMME-Retriever, ajustada para recuperación de documentos visuales, devuelve embeddings densos y de interacción tardía en un solo paso y alcanza 0,523 y 0,556 de nDCG@10 en ViDoRe v3, en la frontera de Pareto por tamaño. Con agrupamiento jerárquico y cuantización asimétrica reduce el índice de 1,5 MB a 6 kB por página (255×) conservando más del 95% de la calidad, y codifica unas 51 páginas por segundo en una NVIDIA L40S. Los checkpoints se publican bajo licencia Apache 2.0 y están disponibles en Hugging Face Transformers.

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Afinan un modelo de 350M parámetros para mejorar salidas estructuradas en 100 pasos de GRPO

Un artículo técnico describe cómo ajustar el modelo pequeño LFM2.5-350M con GRPO y la librería TRL para mejorar el cumplimiento de salidas estructuradas. Con unas 500 muestras y 100 pasos de entrenamiento en una GPU gratuita, el rendimiento en el benchmark IFStruct subió del 22,6% al 29,7%. El mayor avance se dio en formato JSON, que pasó del 18,0% al 31,9%, acercando al modelo pequeño al desempeño de modelos varias veces más grandes.

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