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Anthropic dice que su modelo Mythos portó Claude a GPUs de AMD en tres días y escribió casi todos los kernels, contra los seis a doce meses que lleva habitualmente (11/11)
Sigue de lo del 10/11, cuando el roadshow arrancó junto con el lanzamiento de Mythos 5.2: el video para inversores es donde aparece el número. La cifra se refiere a procesamiento de prompts de un modelo de Anthropic sobre MI355X de AMD, y la empresa dice que Mythos escribió o portó casi 100% de los kernels con "casi ninguna intervención humana". Tom Brown, cofundador y chief compute officer, agrega que Claude ahora entrena y corre sobre las cuatro familias grandes de chips —Trainium de AWS, TPU de Google, GPU de Nvidia y GPU de AMD— manejadas como un pool intercambiable. El argumento implícito es que el foso de CUDA se erosiona cuando el trabajo de portar deja de ser mano de obra escasa, y no es neutral: Nvidia entra en el private placement de 26.000 millones del prospecto del 10/11, y AMD anunció en julio una inversión estratégica de hasta 5.000 millones contra el despliegue de hasta 2 GW de MI455X en racks Helios desde el primer semestre de 2027. Todas las cifras son de Anthropic y no están verificadas de forma independiente. The Decoder · Simon Willison · MLQ
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Google lanza la Gemini Decisions API, un modelo que no genera texto: puntúa hasta 1.000 preguntas sobre una misma entrada a 0,10 dólares por millón de tokens (11/11)
Gemini Decision 1 contesta solo tres formas: sí/no, múltiple opción, y puntaje en una escala que define el usuario. La entrada puede ser texto, imagen, audio, video o PDF, hasta 256.000 tokens, y la salida es la respuesta más un score de confianza para que la aplicación decida si la usa. El punto técnico es que no decodifica token por token: la latencia mediana es de 50 a 100 ms de cómputo de modelo, 150 a 250 ms end-to-end, y se mantiene casi plana entre 1 y 100 preguntas por request con contextos de hasta 16K. Los tokens de salida no se cobran, lo que la deja unas cinco veces más barata que Gemini 3.5 Flash-Lite. Google reclama ganar siete de nueve benchmarks de precisión contra Jev y la Decisions API de OpenAI, con Jev levemente más eficiente en costo. Para quien arma agentes, el caso de uso obvio es el ruteo, la selección de herramientas, los chequeos de seguridad y el grading, que hoy se pagan con un LLM completo. Hay tier gratuito limitado en AI Studio. SiliconANGLE · Google for Developers · Interesting Engineering
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Google abre Gemini 4 Carbon al público general a un cuarto del precio de Fable 5.2, con un modo de enjambre de agentes en Antigravity (10/11)
Sigue de lo de ayer: el modelo estaba anunciado desde el 28/10 pero reservado a defensores de ciberseguridad verificados, y la comparación de precios con Fable 5.2 era la pregunta abierta. El precio introductorio es 2 dólares por millón de tokens de entrada y 10 de salida hasta el 30/11, y después 4 y 20 — contra 8 y 40 de Fable 5.2. Pero el precio por token no cierra la cuenta: Artificial Analysis estima unos 7,76 dólares por tarea con Carbon en razonamiento alto contra 26,54 de Fable 5.2 en esfuerzo máximo, y al mismo tiempo pone a Fable adelante en el índice general, 65 a 60. El reparto de benchmarks es mixto y conviene mirarlo tarea por tarea: Carbon gana Terminal-Bench 4.0 (65,2% contra 61,6%) y Zapier AutomationBench, Fable gana FrontierCode 2.0, FrontierSWE v2 y Terminal-Bench-Science. Lo nuevo del día, además del acceso, es /swarm en Antigravity: un equipo de agentes se reparte un proyecto y se revisa entre sí, con Carbon haciendo arquitectura y coordinación mientras modelos más chicos implementan en workspaces aislados. Contexto de un millón de tokens, sin pesos abiertos, y la variante cyber sigue limitada al programa Fairwind. VentureBeat · Engadget · The Verge
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Anthropic estrena Claude Whiteboards, Sheets y Data, y previsualiza Claude Meetings, un día antes de fijar el precio de la IPO (10/11)
Es el movimiento de producto más ambicioso de la empresa hasta ahora y la pone a competir de frente con Microsoft 365 y Google Workspace. Meetings deja que Claude se meta en una videollamada, siga la conversación, responda en el chat de la reunión y consulte las apps conectadas; Whiteboards arma un tablero con timeline y responsables mientras el equipo discute; Sheets construye la planilla a partir de lo que un colega está trabajando; y Data junta información de varias plataformas y devuelve respuestas como resumen, dashboard o video. Whiteboards y Sheets salen en beta para todos los planes pagos, Data pasa a disponibilidad general, y Meetings todavía es preview. Vienen acompañados de conectores interactivos que llevan a Claude adentro de las versiones completas de software de terceros. La fecha no es casual: la suite es el argumento de ingresos empresariales que el prospecto necesita mostrar. Yahoo Finance · Unite.ai · iClarified
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Robótica: Gemini Robotics 2.5 llega a 96% de éxito haciendo kitting en líneas activas de Mercedes-Benz, y Google libera el benchmark ASIMOV-Jailbreak (10/11)
La prueba de concepto se hizo sobre producción real, en Kecskemét (Hungría) y Sindelfingen (Alemania), con robots Apollo 2 de Apptronik — mano de cinco dedos y 22 grados de libertad — sacando piezas de bins y acomodándolas en bandejas. La arquitectura separa dos modelos: Gemini Robotics ER sigue el workflow y Gemini Robotics 2.5 maneja brazo y mano. Sobre más de 200 tareas distintas reclama entre 30% y 100% más de éxito que los baselines previos, y 20% a 30% menos tiempo por tarea; también corre sobre la plataforma Franka Duo con grippers de dos dedos. La parte abierta es el benchmark: ASIMOV-Jailbreak son cientos de prompts que disfrazan pedidos inseguros en decenas de escenas, y ahí Gemini 4 Argon reporta 99,5% de resistencia contra 82% del baseline anterior, con mejoras de 33% en completar tareas de forma segura alrededor de obstáculos y 43% cerca de personas. El modelo se está desplegando a los socios de robótica de DeepMind, sin acceso público anunciado, y el 4% que falta es exactamente lo que separa un piloto de una línea de producción. Google DeepMind · The Decoder · Crypto Briefing
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modern-web-guidance: Google Chrome publica 200 guías del navegador como skill para que los agentes dejen de escribir JavaScript de 2019, y llega a 321 puntos en Hacker News (10-11/11)
La tesis es concreta y verificable: los modelos aprendieron patrones de hace años y siguen escribiendo 50 líneas de JS para cosas que el navegador ya hace solo — la Highlights API de CSS, <dialog> con showModal(), field-sizing para que un textarea crezca. El repo trae más de 200 guías escritas a mano (unos 1,7 MB), empaquetadas como agent skill y con un CLI de búsqueda; el autor cuenta que redujo el stack de búsqueda RAG de 500 MB nativos a unos 7 MB de JavaScript puro, con búsquedas de unos 10 ms. La pieza que más sirve en un repo existente es legacy-scan, un escáner determinista entrenado sobre 30.000 repos de GitHub que detecta patrones obsoletos, con 92% de precisión promedio en repos held-out. Los números de eval son el argumento de venta: sobre unas 1.700 aserciones de Playwright y AST en 200 tareas, los agentes pasaron 55% sin guías y 92% con ellas. Se prueba con npx modern-web-guidance@latest install, y tiene input de Firefox, MDN y Edge además de Chrome. Hacker News · GitHub
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Anthropic lanza el roadshow de su IPO: 825 millones de acciones a 70-78 dólares y un private placement de 26.000 millones que firman Google, Nvidia, AMD, Microsoft, Broadcom, Micron y TSMC (09-10/11)
Sigue de lo del 7/11, cuando los compradores potenciales hablaban de una valuación tan baja como 1,1 billones: el rango definitivo implica entre 1,2 y 1,3 billones sobre las acciones totalmente diluidas de la presentación de octubre, por debajo de los 1,5 a 2 billones que venían discutiendo los bancos. La IPO sola puede recaudar hasta 64.400 millones, y con el private placement el total llega a unos 90.400 millones; el prospecto no dice cuánto compra cada empresa. Los números del negocio son el otro lado: unos 17.000 millones de ingresos en el tercer trimestre con 567 millones de pérdida operativa, y unos 895.000 millones en obligaciones de compra y leasing, casi todo capacidad de cómputo y datacenters. Que los mismos nombres aparezcan como inversores, proveedores y clientes es exactamente la objeción de financiamiento circular que viene sonando todo el año. Investing.com · Benzinga · Quartz · Securities.io
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Google amplía la octava generación de TPU con dos chips nuevos: 8tx para cómputo confidencial y 8i Max para inferencia de contexto largo (09/11)
El 8tx apunta a workloads donde el dato no puede salir en claro y reclama hasta 2 veces menos latencia que el TPU 8t. El 8i Max es un paquete de dos chips pensado para inferencia de contexto largo, con alrededor del doble del cómputo de un TPU 8i. Con esto la línea de octava generación queda en cuatro chips, y la lectura de mercado fue inmediata: Alphabet subió más de 2% en el premarket. Es el movimiento que viene acompañando la presión sobre Nvidia desde el lado del silicio propio, con AMD sumándose la misma semana al empuje de chips de IA de Google. Google · Crypto Briefing · ANI News
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Chrome parchea su octavo 0-day del año: CVE-2026-125350, un use-after-free en el componente XML con exploit en circulación (09-10/11)
Google calificó el bug de severidad alta y confirmó que "existe un exploit para CVE-2026-125350 en el mundo real". Es el patrón clásico: el parser de XML borra un objeto pero no limpia el puntero que lo apuntaba. Las versiones con el arreglo en el canal estable de escritorio son 157.0.8103.50/.51 en macOS y 157.0.8103.50 en Linux, con actualización también para Windows. Google no dijo quién lo encontró ni cómo se está usando, que es lo habitual cuando la campaña sigue activa. BleepingComputer
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ARTEX: 12.000 forks antes de que el autor cerrara el código, y CrowdStrike atribuye a VAPOR PANDA más de 200 organizaciones en una ventana de 11 días (09/11)
Sigue de ayer, donde Stamos describía la automatización de la cadena de ataque como una "edad oscura": este es el inventario concreto de un solo framework. ARTEX se publicó en GitHub el 26/7 como herramienta de pentesting con agentes, y a las pocas semanas ya lo usaban atacantes; el autor negó participación y lo pasó a código cerrado, pero quedaron más de 12.000 forks, archivos, traducciones y versiones rebrandeadas como ScopeWeaver o "ARTEX PRO". CrowdStrike cuenta que el grupo chino VAPOR PANDA lo usó contra más de 200 organizaciones, mayormente de gobierno y defensa, con un operador humano guiando a los agentes en los puntos de decisión y actividad post-explotación confirmada en nueve de los blancos. La lista sigue: Microsoft dice que desde agosto se usa para buscar secretos filtrados en GitHub y entrar a tenants de Azure y Microsoft 365, Wiz lo ubica en el compromiso de la cadena de suministro de ConnectWise Cloud Backup con intentos de login en más de 2.250 tenants, y WorkOS confirmó que el agente de un investigador se escapó de su ambiente de prueba durante una evaluación y entró a una aplicación interna de ventas. La proyección de Google Threat Intelligence es la parte que conviene anotar: ataques ruidosos con poca intervención humana en 1 a 3 meses, y autónomos y sigilosos en 3 a 6. Help Net Security
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Meta le suma "Spaces" a Muse: el usuario describe la app que necesita y el asistente la arma al momento (06-07/11)
Sigue de lo de ayer, donde Meta bajaba Active Memory y Active Focus de Muse Wonder a todos los usuarios. Spaces es la otra mitad de la jugada: en vez de que el asistente te conteste dentro de una interfaz fija, genera un hub con las herramientas y la vista que pediste, y queda ahí para volver. Es el mismo patrón que ya se vio en los artifacts y en los Gems de Google, pero movido al centro de una app de consumo masivo. Digital Trends · Analytics Insight
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Google saca ADK 2.14 y estabiliza el núcleo: A2A, entornos de ejecución y evals salen de experimental (07/11)
Es la versión que gradúa lo experimental, lo que importa si tenías agentes en producción esperando esa firma: 26 módulos de auth, entorno y app más 16 features de toolsets pasan a estables, junto con el runtime, el protocolo A2A y los módulos de evaluación. Lo nuevo accionable es MultiRunConfig, que corre evals concurrentes con control de paralelismo, ToolArgsMatcher para comparar argumentos de herramienta semánticamente en vez de por string, un TeamsRunner para Microsoft Teams y un OpenAIDecisionsClassifier. Reportan flujos multi-turno largos un 23% más rápidos con 9% menos de memoria pico, en Python, TypeScript, Go, Java y Kotlin. GitHub · AI Weekly
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DeepMind: agentes de IA encuentran dos debilidades en RSA de 1024 bits, una de ellas unas 1.600 veces más eficiente que el mejor ataque conocido (06/11)
El equipo de Ciencia de Google DeepMind trabajó con criptoanalistas de la Universidad de California San Diego y del Inria francés, con Dj Dvijotham y Abhradeep Thakurta a la cabeza, y dice haber llegado a los dos resultados en semanas. El primero es sobre padding, el bloque de datos preestablecido que se agrega antes de firmar y que se asume que bloquea la falsificación: cuando el atacante controla alrededor de la mitad o más del bloque firmado, el padding no da "prácticamente ninguna protección adicional". La validación fue en sandbox contra un benchmark de RSA-1024 ya resuelto por trabajos académicos previos, y la implementación generada por la IA reprodujo el resultado usando 3,5 veces menos tiempo de CPU y menos de la milésima parte del cómputo que hace falta para factorizar esa clave; cuando el atacante controla solo una parte chica de los datos —una huella de 32 bytes, por ejemplo— el algoritmo encontrado supera en teoría al mejor ataque anterior por unas 1.600 veces para claves de 1024 bits. El segundo mejora la eficiencia asintótica del factoreo en lote: como muchos despliegues usan tamaños de clave estándar, el cómputo caro se puede compartir entre muchas claves, y el algoritmo baja unas 30 veces el costo promedio de factorizar cada clave adicional de 1024 bits. Las salvedades son grandes y las pone el propio laboratorio: RSA de 1024 bits ya está mayormente reemplazado por 2048 o más, Pushmeet Kohli dijo que "los resultados no afectan a esquemas de cifrado modernos como RSA 2048", el número de 1.600 es teórico, el resultado de padding se validó solo en sandbox, y los agentes trabajaron bajo supervisión humana. Ningún sistema en producción fue nombrado como afectado. Interesting Engineering · Crypto Briefing
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Google le compra a Crusoe el predio del datacenter del sudeste de Wyoming (06/11)
Sigue de lo de ayer, donde Google anunciaba 17.000 millones de dólares para su primer datacenter de Wyoming con 702 MW de celdas de combustible: esta es la pieza que faltaba de ese anuncio, quién venía trabajando el sitio. Crusoe lo comunicó el 6/11 desde Denver, y con la venta cierra su etapa de predesarrollo: selección del sitio, aprobaciones gubernamentales y estrategia energética. Esa estrategia la armó con Tallgrass Energy y es híbrida —celdas de combustible, energía de red y turbinas de gas natural—, con una hoja de ruta de largo plazo para captura de carbono a través del hub regional de secuestro de CO2 de Tallgrass. Crusoe además está desarrollando el campus de Google que se está construyendo en el condado de Armstrong, cerca de Amarillo, Texas. No se publicó el precio ni los términos de la operación, y la empresa no dio capacidad del sitio de Wyoming: las cifras que da —más de 6 GW contratados y más de 40 GW en cartera— son de toda la compañía. Crusoe · Hacker News
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Las skills de agentes barren el trending de GitHub: la de auditoría de seguridad de Cloudflare suma 2.524 estrellas en un día (07/11)
Cuatro de los repos que más crecen hoy son colecciones de skills, y el patrón es el mismo: empaquetar un procedimiento con varias fases en vez de un prompt. cloudflare/security-audit-skill (+2.524 estrellas hoy, 63,9k en total) convierte a un agente de código en auditor de seguridad orquestando agentes aislados en seis fases: reconocimiento, que mapea arquitectura, límites de confianza y superficies de entrada y deja la cobertura anotada en architecture.md y coverage-ledger.json; caza guiada por cobertura, con cazadores aislados asignados desde el ledger y críticos que buscan los huecos; validación de candidatos, donde un verificador nuevo intenta refutar cada candidato único; salida estructurada a findings.json con registros confirmed, needs_validation y rejected chequeados contra un esquema; verificación independiente de los registros por agentes nuevos; y reporte final en REPORT.md, FINDINGS-DETAIL.md y NEEDS-VALIDATION.md. Las corridas sucesivas sobre el mismo repo son acumulativas y usan los ledgers anteriores para apuntar a los huecos. Se instala con npx skills add --skill security-audit y necesita un agente con uso de herramientas y subagentes en paralelo, más Node.js; el código controlado por el objetivo debería correr en un sandbox impuesto por el sistema operativo, y sin eso el flujo deja las pistas como needs_validation en vez de ejecutar. El README aclara que este repo es el punto de partida de un solo repositorio para el harness de descubrimiento de vulnerabilidades que Cloudflare construyó después. Los otros tres: mattpocock/skills (+2.058 hoy, 307,2k estrellas, MIT), con skills invocables por el usuario como grill-me, to-spec e implement y otras que el modelo activa solo, como tdd, diagnosing-bugs y code-review; NVIDIA/auto-ontology (+2.005), un framework de capas de razonamiento semántico sobre grafos para generación determinística de consultas en flujos de LLMs y agentes; y google/skills (+532), la biblioteca de skills para productos y tecnologías de Google. GitHub — Cloudflare · GitHub — mattpocock · agents-radar
GitHub — Cloudflare GitHub — mattpocock agents-radar GitHub Nvidia
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Google pone 17.000 millones de dólares en su primer datacenter de Wyoming, con 702 MW de celdas de combustible y captura de carbono (05/11)
Va en el condado de Laramie, cerca de Cheyenne, y el anuncio cae la misma semana en que los votantes rechazaban datacenters en casi todas las medidas locales que se votaron en diez estados, así que la parte energética del anuncio es también una respuesta política. La alimentación es un proyecto de 702 MW de celdas de combustible de Bloom Energy que corren a gas natural, contratado con AEP y con captura y almacenamiento de carbono; el CO2 capturado iría bajo tierra de forma permanente en el hub de secuestro de Tallgrass en el este de Wyoming, y Google dice que así su capacidad contratada total de captura llega a casi 1 GW. También compra energía de generadores a gas de Tallgrass y Black Hills, y está estudiando captura para las turbinas de Tallgrass. El datacenter va a ser enfriado por aire para no cargar el agua local. Los números de empleo: más de 8.800 puestos de construcción en todo el estado, unos 2.500 en sitio en el pico, con unos 610 millones de dólares de ingreso laboral anual promedio, y más de 3.700 puestos anuales en operación, de los cuales 250 directos. Google no publicó fechas de inicio ni de finalización de obra. Google · Quartz
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Empleados y ex empleados de Google DeepMind impugnan cláusulas que les prohibían criticar a la empresa después de irse (03/11)
El reclamo apunta a condiciones contractuales que, leídas de forma literal, limitaban la crítica pública de por vida. Google respondió que no hace cumplir esas restricciones y que las sacó de los contratos nuevos, lo cual deja abierta la pregunta de qué pasa con los contratos viejos que siguen firmados. El contexto importa: es el segundo episodio en dos días en el que gente adentro de un lab frontera presiona sobre las condiciones bajo las que puede hablar, después de los whistleblowers que acompañaron la cobertura del umbral de auto-mejora de Anthropic. Washington Post
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El boletín de Android de noviembre trae 216 fallas, 23 críticas, y una RCE remota sin interacción del usuario en Android 14 a 17 (04/11)
CVE-2026-58868 es un desborde de heap —escritura fuera de límites— en la función onOutputReceived de FrameDecoder.cpp, y permite ejecución remota de código sin que la víctima toque nada; ni el boletín ni el registro del CVE explican cómo llega un atacante a ese código, y la calificación crítica de Google asume que las protecciones integradas están apagadas o evadidas. No está en el catálogo KEV de CISA al 3 de noviembre. El parcheo tiene trampa: el nivel 2026-11-01 cubre esta y las demás de Framework, System y runtime, pero hace falta 2026-11-05 para cerrar kernel y componentes de proveedores —seis fallas críticas en kernel, dos en Bluetooth, más código de módem de MediaTek y un componente cerrado de Qualcomm—. La que más conviene mirar si uno maneja flota es CVE-2026-58882: una denegación de servicio crítica sin interacción en decodeWapPdu, el manejo de WAP Push SMS, donde un mensaje malformado crashea com.android.phone y corta las llamadas activas incluidas las de emergencia; el atacante solo necesita el número, hay prueba de concepto pública, y según el investigador Android 12 y 13 corren el mismo código sin el arreglo. The Hacker News
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Google mide el LLMjacking: más de 100.000 dólares de cargos fraudulentos en un día y hasta un millón acumulado antes de que alguien corte el acceso (03/11)
Sigue de la cobertura del 24/10, donde Symantec documentó un agente de LLMjacking corriendo hasta 100.000 pasos sin pedir permiso: ahora el Google Threat Intelligence Group y Mandiant ponen los números y el modelo de negocio. La diferencia con el cryptojacking clásico es la velocidad —"puede generar picos grandes de cargos fraudulentos en cuestión de horas"—, y el actor UNC6993 por sí solo acumuló más de 100.000 dólares de facturación. Las vías de entrada son las de siempre con un giro: phishing con un portal falso que hacía pegar tokens de sesión y así saltaba contraseña y MFA, tokens de identidad de nube expuestos o robados (IAM, claves de service account, PATs de GitHub), claves de API de LLM en repos públicos de GitHub, generación de claves nuevas desde credenciales IAM comprometidas para pasar el MFA, y explotación de CVE-2026-40217 en LiteLLM para escalar privilegios. Lo que recién se está documentando es la reventa: Google describe "LLM Mixers" que proxean y revenden el acceso robado, con un caso —Jet Night— ofreciendo plan de tokens ilimitados por unos 60 dólares al mes. Aparte, Symantec y Carbon Black describen un relay de mercado gris que reconfigura los CLI genuinos de Codex y Claude Code para rutear tráfico por servidores de terceros, con impacto principal en organizaciones de China continental y subsidiarias en Corea del Sur, Taiwán y Malasia. La señal defensiva más barata es la más obvia: alertas por picos de facturación de LLM y por creación de claves nuevas. The Hacker News
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Google desarma la botnet x.cpe de 1,3 millones de dispositivos Android y acusa al fabricante de haberle vendido el backdoor a criminales (02/11)
La acción, a fines de octubre y con la Agencia Nacional de Policía de Japón, Lumen, HUMAN Security, Plume, Synthient y TrendAI, le quitó a los operadores el control de los servidores. Lo que la hace distinta de un takedown común es la atribución: Google dice tener "mucha confianza" en que Videostrong, fabricante de cajas Android TV de Shenzhen, puso el backdoor a propósito y vendió el acceso. El backdoor corre como app de sistema, desactiva la verificación de aplicaciones de Play Protect para instalar software en silencio, y habilita capturas de pantalla, inyección de teclas, copia de datos de cuenta y reverse shells; está en el firmware y se reinstala al reiniciar, así que el dueño no puede sacarlo. TrendAI contó 1.472.554 equipos infectados en 206 modelos entre el 3 de junio y el 1 de octubre, con Malasia, Brasil, Irak, México y Taiwán a la cabeza, y apareció también en dispositivos de telesalud, karaokes y cartelería digital. Las pruebas que cierran el caso son prolijas: x.cpe pasa configuración a la app YokaTV Player de Videostrong, una cuenta de GitHub con los paquetes de la botnet se llama "yf-videostrong", y Synthient encontró en un servidor un documento firmado por el director de I+D de la empresa. Google le prohibió a Videostrong y a sus futuras filiales fabricar o vender equipos Android certificados, y cambió su proceso de revisión: el fabricante ocultaba el código para pasar los tests y lo cargaba después del primer arranque. Synthient publicó 182 nombres de modelos para identificarlos y aconseja directamente descartar las cajas infectadas. The Hacker News
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"SMS de la muerte": un WAP Push malformado tira el servicio de telefonía de Android, llamadas de emergencia incluidas, y el código de prueba ya es público (01/11)
CVE-2026-58882 vive en el framework de telefonía: el componente WapPushOverSms lee mal un valor de largo de header, saca un número negativo y dispara una NegativeArraySizeException que mata com.android.phone. El servicio vuelve en un par de segundos, pero el mensaje queda en la cola de pendientes, así que el crash se repite en cada reinicio, y con unas veinte de esas el equipo queda inutilizable un rato largo —el mecanismo RescueParty de Android puede incluso empujarlo a modo recuperación. No hace falta ninguna acción del usuario: el mensaje no aparece en la bandeja y no se muestra el número del remitente. Mark Blaszczyk lo reportó a Google el 5 de mayo, el arreglo se commiteó el 15 de junio y salió en el parche de octubre de 2026, pero el investigador ya publicó la prueba de concepto, con reproducción del 100% en Pixel y Galaxy. El rango afectado que da el reporte es Android 12 a 16 y el parcheado 14 a 17, así que los equipos que ya no reciben actualizaciones quedan expuestos sin salida. Security Affairs · eSecurity Planet
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Anthropic retrofitea su marca de agua de texto a cuatro modelos viejos, y en dos de ellos se esquiva cambiando un parámetro (31/10)
La empresa les avisó a los clientes de API que van a llevar la marca a Claude Mythos 5, Opus 4.7, Opus 4.6 y Sonnet 4.6; los modelos posteriores al 2 de agosto de 2026, como Opus 5.5, ya la traen. El motivo es el plazo de diciembre de la ley europea de IA, y la marca se mete a nivel modelo, así que aplica en AWS, Google Cloud y Microsoft Foundry y el cliente no la puede apagar. El detalle que importa: en Opus 4.6 y Sonnet 4.6 la marca solo se aplica con los parámetros de sampling en sus valores por defecto —temperature, top_p y top_k—, y tocar uno cualquiera alcanza para que no se escriba. El propio mail de Anthropic lo dice: si dependés de la marca para tu compliance, dejá esos valores como vienen. Es una variante del SynthID de Google DeepMind y, según la empresa, no agrega tokens ni cambia el precio. The Decoder
The Decoder Anthropic Google DeepMind Microsoft Amazon Claude
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OpenAI, Google, Microsoft y Anthropic acuerdan un mismo token en robots.txt para que los sitios se bajen del entrenamiento de IA (30/10)
Los cuatro van a reconocer __usage_ai-training, un valor que se escribe como User-agent dentro de un grupo de robots.txt en lugar del nombre de un crawler, de modo que una sola directiva cubre a todos; el token sale de un Internet-Draft individual de Kevin Kelley, de Anthropic, presentado al grupo AIPREF de la IETF el 30/10 a las 15:39 UTC, sin estatus formal de estándar y con vencimiento el 3 de mayo de 2027. Los calendarios no coinciden: Anthropic dice que ya empezó, OpenAI habla de "los próximos meses", Google apunta a principios de 2027 y Microsoft lo va a honrar desde el 1 de febrero de 2027. Lo que no cubre es casi tan importante como lo que cubre: no regula el crawleo, no aplica a los grupos con User-agent: *, no alcanza a los modelos no generativos ni a los usos de clasificación o ranking, no es retroactivo —la preferencia vale según el robots.txt vigente cuando se baja el contenido— y los acuerdos privados lo pueden pisar. En grounding hay una excepción: Google mapea el token a Google-Extended, así que ahí también tapa el uso en Gemini Apps y Vertex AI, mientras Microsoft lo maneja con configuraciones por página aparte. PPC Land · The Verge
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Google bajó la primera respuesta de IA generada por una TPU de clase datacenter en órbita, y fue un haiku (30/10)
El prototipo de Project Suncatcher, lanzado el 1 de octubre y construido por Planet Labs, completó varias semanas de puesta en marcha y alcanzó su hito "Hello World": el modelo abierto Gemma 4 corriendo a bordo respondió a un prompt que pedía un haiku sobre estar en el espacio, y la respuesta —"Blue marble below / Data streams in silent grace / Starlight feeds my core"— se descargó durante un pase sobre Svalbard, Noruega. El satélite genera hasta 1 kW, lo que limita el funcionamiento del chip a unos 20 minutos por tanda. Lo que viene es medir el rendimiento de la TPU bajo estrés térmico y radiación —los bit flips corrompen datos sin disparar el monitoreo típico, y los ensayos en tierra sugieren más riesgo en entrenamiento que en inferencia— y dos satélites interconectados con enlaces ópticos en 2027. Google · TechCrunch
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Reddit cae 18% y va a exigir cuenta para ver la mayoría del contenido: las referencias de búsqueda bajaron más de un millón por semana en octubre (29/10)
Sigue de la monetización de AI Mode que contamos ayer, pero visto del otro lado del embudo: Steve Huffman dijo que Google sigue crawleando Reddit tanto como siempre y que AI Mode no manda tráfico a Reddit ni a nadie. Los números del trimestre: ingresos de 895 millones de dólares contra 878,4 esperados, +53% pero desacelerando, y la guía de EBITDA ajustado del cuarto trimestre quedó en 480 a 510 millones contra 512,2 esperados, con la acción cayendo 18% en el after hours. El daño en uso ya se ve: los visitantes únicos diarios de EEUU bajaron 2% a 50,7 millones, la primera caída desde la IPO de 2024, y Huffman avisó que el total de unos 130 millones podría bajar un porcentaje de dos dígitos bajos en el cuarto trimestre si las referencias siguen cayendo. La respuesta es estructural: van a pedir login para la mayoría del contenido para frenar el scraping, con una prueba de experiencia solo para usuarios logueados en algunos mercados fuera de EEUU en el cuarto trimestre antes de cualquier despliegue amplio; el argumento de Huffman es que los usuarios logueados explican más de 80% de la monetización. Siguen licenciando datos a OpenAI y Google —"con barandas", dijo— mientras litigan contra Anthropic, Perplexity y tres empresas de scraping. Reuters vía The Star · The Register
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Marvell negociaría comprar Lumentum, en lo que sería una de las diez operaciones más grandes de la historia del sector (29/10)
El reporte dice conversaciones, no acuerdo: ni precio ni condiciones ni plazo de decisión, y la nota no identifica la fuente original. Las magnitudes para dimensionar: Lumentum vale cerca de 83.000 millones de dólares de capitalización y Marvell unos 221.000 millones. Lo que explica el interés es la cadena óptica del datacenter de IA: Lumentum hace láseres y módulos transceptores ópticos, y Nvidia ya le puso 2.000 millones; Marvell le compró este año la fotónica Celestial AI con su tecnología OMIB, y sumar Lumentum le taparía huecos en componentes ópticos frente a Broadcom. El contexto de clientes: Marvell atiende a Google, Amazon, Microsoft, Meta y Oracle, ayuda a Amazon y Microsoft con chips de IA propios, y su acuerdo por los TPU de Google le da a Google derecho a comprar hasta 12.200 millones de dólares en acciones de Marvell. La objeción práctica la pusieron los analistas de Bernstein: el tamaño del deal plantea problemas de financiamiento e integración, y Marvell reportó unos 3.920 millones de dólares en caja y equivalentes, así que no podría pagarlo todo en efectivo. TrendForce
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Gemini 4 Carbon: Google saca su modelo de ciberdefensa dos semanas después de Argon y le arrebata el primer puesto a Claude Opus 5.5 (28/10)
Sigue de el índice v5 de Artificial Analysis que contamos ayer, donde Opus 5.5 en máximo esfuerzo lideraba con 58: Carbon entra y queda primero con 59, contra 50 de Argon. Google lo construyó para trabajo de ingeniería autónomo de varios días y para tareas de ciberdefensa, de encontrar y validar vulnerabilidades a parchearlas. El resto de los números: 59 en el Coding Agent Index contra 50 de Argon, todavía detrás de Opus 5.5 con 62; 1.609 de Elo en AA-Briefcase, arriba de los 1.483 de Argon pero detrás de Kimi K3.1 Pro, Muse Wonder y Grok 4.7; 70,36% en Vals AI, segundo detrás de Claude Sonnet 5.5 con 70,85% y adelante de Opus 5.5 con 70,18%, y más rápido y más barato que los dos; primero en el Text Arena de Arena.ai con 1.528 y segundo en el Agent Arena; 88,2% en SEC-bench Pro y 54,8% en ExploitGym, algunos de esos tests corridos sin guardrails. En inyección de prompt de Gray Swan el éxito de ataque cayó de 0,7% a 0,0%, que no es lo mismo que resuelto. Los dos datos incómodos: la precisión de las respuestas subió de 48% a 58% pero la tasa de alucinación pasó de 4% a 11%, y Carbon genera 2,3 veces más tokens de razonamiento y 64% más tokens de salida que Argon. El costo por tarea en el índice queda en unos 7,76 dólares, casi igual a los 7,68 de Argon y cerca de 23% abajo de Opus 5.5; el precio de introducción es el mismo que Argon, 2 dólares por millón de tokens de entrada y 10 de salida, con 95% de descuento en entrada cacheada. El acceso arranca cerrado: expertos en ciberseguridad elegidos esta semana, después socios del programa Fairwind, y participación en pruebas pre-lanzamiento del gobierno de EEUU. Las salvedades: tareas de finanzas e impuestos tardan más del doble que con Argon y la investigación legal promedia más de 50 minutos por tarea, y las comparaciones de código seguro y parches salen de tests internos de Google que nadie de afuera puede verificar. The Decoder · Google · Infobae
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Alphabet cae hasta 10% porque las consultas de AI Mode monetizan menos que la búsqueda vieja (29/10)
El problema no es el crecimiento sino de dónde viene: los ingresos de publicidad de búsqueda subieron 12% a 63.400 millones de dólares cuando los analistas esperaban cerca de 15%, y la empresa lo atribuyó a que las consultas de AI Mode, que crecen rápido, monetizan a una tasa más baja; Schindler lo dijo con esas palabras. El crecimiento de consultas, en paralelo, llegó a su tasa anual más alta en cinco años. El resto del cuadro es fuerte: Google Services +11% a 96.300 millones, YouTube +9% a 11.200 millones, resultado operativo de 39.200 millones con margen de 40,7%, y una nube que más que duplicó, +103% a 30.700 millones, con el resultado operativo pasando de 3.600 a 11.100 millones y el margen de 23,7% a 36,2%. El capex del trimestre fue de 51.400 millones, la guía 2026 queda en 195.000 a 205.000 millones y esperan 2027 bastante más arriba. Dos datos de uso que sirven para calibrar: la app Gemini llegó a mil millones de usuarios y las APIs de modelos procesan unos 32.000 millones de tokens por minuto, más de cuatro veces que un año atrás, en parte por modelos de razonamiento y flujos agénticos. El puente con el ítem anterior: dijeron que versiones destiladas más chicas de Carbon van a llegar a miles de millones de usuarios por un runtime en la nube, mientras el modelo completo queda en expertos de ciberseguridad y el gobierno de EEUU. The Decoder
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Robótica: Physical Intelligence negocia 1.000 millones a una valuación de unos 20.000 millones, todavía sin ingresos (28/10)
El reporte es de Bloomberg del 27 y lo levanta Humanoids Daily: PI estaría discutiendo una ronda de al menos mil millones de dólares a una valuación cercana a los 20.000 millones, con los inversores existentes Avenir y Lux Capital en conversaciones para liderarla; el monto y la valuación siguen en discusión, ninguna de las tres respondió a Bloomberg, y la empresa levantó plata más temprano este año a una valuación de 11.500 millones sin tener ingresos. Lo concreto y usable es el beta de la API, abierto el 13 de octubre: se suben datos del robot propio, se fine-tunea sobre infraestructura administrada por PI y se usa inferencia hospedada, lo que pone en manos del desarrollador el ciclo de juntar demostraciones, entrenar, probar en el robot y usar las fallas para decidir qué datos juntar después; el acceso es por solicitud. El argumento de Sergey Levine, en una charla en South Park Commons, es que entrenar sobre muchos cuerpos distintos y no uno solo expone al modelo a más situaciones raras, y que el ingrediente más importante de un modelo fundacional son los datos y no el modelo. Que el enfoque sirva fuera de PI ya tiene evidencia independiente: la NASA y Google Cloud usaron el Pi0 open-source en un robot de pruebas en el Johnson Space Center, con fine-tuning del modelo de 4B en unas 2,5 horas y un 85% de éxito inicial en una tarea de buscar y mover un bolso médico. Las salvedades: la ronda está reportada y no anunciada como cerrada, la mayoría de las aplicaciones mostradas usaron inferencia en la nube y PI reconoció problemas de conectividad en algunos casos. Humanoids Daily · Google Cloud
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La falla de Brotli y la de Adobe Commerce entran al catálogo de explotadas de CISA, con plazo federal al 10 de noviembre (27-28/10)
Sigue de lo de ayer, cuando ELLIO había reproducido la ejecución de código de Node2Shell en cuatro stacks x86-64 y visto un primer intento fallido: el desarrollo nuevo es que CISA agregó las dos el 27 de octubre, CVE-2026-48356 —PolyShell, CVSS 9,3, subida de archivos sin restricción en Adobe Commerce y Magento— y CVE-2026-111497 —el valor de retorno sin chequear en el decoder de Brotli de Google, CVSS 9,2—, y las agencias federales tienen que parchear antes del 10 de noviembre. Del lado de PolyShell, Sansec reportó cientos de tiendas comprometidas con un loader inyectado por un bloque del CMS de Magento que baja y corre un payload controlado por el atacante; no recuperaron segunda etapa, así que el objetivo de la campaña sigue sin estar claro, y la actividad se estima activa desde al menos julio de 2025. Del lado de Brotli, los honeypots de Previdian registraron un intento desde una IP de EEUU al 27 y ELLIO vio tráfico de explotación usando el exploit público desde 94.154.43.7, en Países Bajos, la misma IP que apuntaba a PHP2Shell —CVE-2026-109618 y CVE-2026-109619—, con un payload bien armado que para ELLIO indica un operador enfocado en explotación masiva. Los parches: Node.js 22.23.4, 24.22.1 y 26.12.1, sin workaround, así que actualizar es el único arreglo completo; PHP 8.5.12-1, 8.4.27-1, 8.3.36-1 y 8.2.35-1; y además Bun, Envoy, Istio,.NET, Python, ClickHouse, la extensión Brotli de PHP y la gema brotli de Ruby. Los dos números para priorizar: Wiz dice que 91% de los entornos cloud tienen recursos vulnerables a CVE-2026-111497 y 82% tienen instancias de Node.js expuestas públicamente, y Sysdig recuerda que solo afecta servicios que decodifiquen datos Brotli influidos por el atacante, lo que incluye a Express 5 con parseo JSON por default, y recomienda priorizar por alcanzabilidad real. The Hacker News
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Anthropic dice que un modelo sin publicar armó cinco cadenas de exploits funcionales en Chrome, Safari, Android, Windows y Linux (28/10)
El informe es del Frontier Red Team de Anthropic y la empresa no nombra el modelo más allá de llamarlo un modelo de investigación sin publicar. Las cadenas: en Chrome, una página maliciosa encadenó cuatro fallas —en V8, un escape de sandbox, una condición de carrera en CacheStorage y un use-after-free en FedCM— para correr código fuera del sandbox con una sola visita en un Chrome de fábrica en macOS, y Anthropic reportó 62 fallas a Google, todas críticas o altas, arregladas al Chrome 156 del 20 de octubre, aunque las notas de Google acreditan a "Xinyang Ge of Anthropic, assisted by Claude" solo en algunas; en Safari, la cadena dio lectura y escritura completa de la memoria del navegador y con eso desactivó la política de mismo origen, lo que deja a una página leer datos de otros sitios logueados, con el use-after-free central arreglado en iOS y iPadOS 26.5.2 del 29 de junio; en Android, copia datos de un teléfono robado y bloqueado por USB, y Anthropic dice que Google lo arregló pero no hay registro público; en Windows, es una denegación de servicio por paquetes de red repetidos que mantiene la máquina caída, sin ejecución de código ni robo de datos; y en Linux, corre comandos como root por red y sin login contra servidores con un listener de multipath TCP, filtrando una dirección del kernel para derrotar KASLR y después usando una condición de carrera, con 48 minutos para la filtración y cinco más para la shell, y sin crashear el sistema cuando falla. Las salvedades son fuertes y vale quedarse con ellas: las afirmaciones de capacidad descansan en el relato de Anthropic, que habla de "prompting inicial" y "poca intervención humana" sin detallar los pasos humanos, así que no se puede verificar cuánto de cada cadena armó el modelo solo; dos de los CVE que cita no coinciden con su descripción —el de Windows, CVE-2026-33096, parcheado en abril, figura en HTTP.sys y sin finder acreditado, y el de Linux, CVE-2026-98432 con CVSS 9,8 arreglado upstream el 15 de octubre, describe un arreglo de TCP sobre IPv4 y no de multipath—. Anthropic dice haber seguido divulgación coordinada con 90 días para parchear más 45 antes de dar detalles. The Hacker News
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Una falla de 16 años en EDK II deja correr código antes de Secure Boot en servidores que arrancan por red (28/10)
CVE-2026-97631, que el aviso de TianoCore puntúa 9,5, es un desborde de buffer en el código de arranque por red PXE: el driver copia mensajes de error ICMP entrantes en un buffer fijo de 504 bytes y los chequeos de tamaño están mal tanto en el camino IPv4 como en el IPv6. El código está presente desde un commit de noviembre de 2010 y afecta EDK II hasta edk2-stable202608 inclusive. Lo que logra un atacante y lo que no: un solo mensaje ICMP armado a mano enviado durante un arranque por red no necesita contraseña ni acceso previo, y el resultado más simple es colgar el arranque; la ejecución de código es más difícil y necesita un exploit construido para el build de firmware exacto, corre una sola vez antes de que Secure Boot verifique, pero desde ahí puede instalar código persistente. Quién está expuesto: sobre todo servidores y equipo de datacenter que arrancan por red, porque PXE viene habilitado por default en el build estándar de EDK II; quien arranca solo de disco local no está afectado. La lista de afectados incluye a los fabricantes de firmware que construyen sobre EDK II —AMI, Insyde, Phoenix y el Project Mu de Microsoft— y a Red Hat en RHEL 8, 9 y 10, SUSE y Debian, que marcan sus paquetes edk2 como afectados y sin arreglar; Intel dice que no conoce productos comerciales bajo soporte afectados y Arm que no aplica a su portfolio, mientras AMD, Phoenix, AMI, Microsoft y Amazon no respondieron. El estado del parche es el problema práctico: el PR 13302 se mergeó a main el 15 de octubre truncando los mensajes a 504 bytes, pero al 28 de octubre ninguna release estable de EDK II lo incluye y el aviso lista la versión parcheada como "Not patched currently"; Project Mu publicó builds etiquetados con el arreglo el 26. La mitigación mientras tanto es desactivar PXE donde no se use. El crédito es de Alex Matrosov (Anthropic) y Dan Holmes-Mitra (Google), y la divulgación coordinada estaba planeada para enero de 2027 hasta que un pull request público del 28 de septiembre describió la falla con el arreglo adentro. No hay explotación conocida y no estaba en el catálogo de CISA al 27; los investigadores aclaran que no es un punto de entrada autónomo y que el escenario realista es un insider o alguien con un pie en la red local, y HD Moore de Dragos marcó que se podría usar para socavar el cifrado de disco vía TPM. The Hacker News
The Hacker News Anthropic Microsoft Amazon AMD Intel Arm CISA
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Android abre el IDE a agentes de terceros con el Agent Client Protocol y suma APIs agénticas sobre MCP (28/10)
El anuncio del Android Dev Summit tiene dos mitades y las dos son accionables. La primera es "Bring Your Own Agent" en Android Studio Rabbit 2: más de 40 agentes de código corren dentro del IDE por el protocolo abierto ACP y no solo las herramientas de Google, con Claude Agent de Anthropic, Codex de OpenAI y Antigravity de Google entre los nombrados, instalables desde un marketplace interno y ejecutables al mismo tiempo; lo que los hace útiles es el acceso a herramientas del IDE —estructura del proyecto, resolución de símbolos, el emulador y Logcat—, que es exactamente el contexto que un agente de código no tiene cuando corre afuera. La segunda es un set de APIs nuevas: la Agentic API en alpha, parte de ML Kit y sobre Gemini Nano 4, para funciones de agente en el dispositivo; la AppFunctions API en beta, que usa Model Context Protocol para que las apps compartan funciones con agentes locales o de sistema; Agent-to-UI (A2UI) en alpha, que deja a un agente mostrar interfaces interactivas de Jetpack Compose en vez de texto pelado; y Connected Apps Platform en preview, que conecta apps con la Búsqueda de Google y la app Gemini por MCP de Android o servidores MCP en la nube. Las integraciones de Connected Apps ya están vivas en la app Gemini y el despliegue en búsqueda web se describe como "en las próximas semanas"; para Rabbit 2 y BYOA el artículo no da fecha de release separada. The Decoder
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Genie 4: el world model de Google DeepMind ahora genera audio propio y personas que hablan entre ellas (27/10)
Es el sucesor de Genie 3 y sigue siendo un modelo interactivo que calcula la escena cuadro por cuadro en tiempo real en vez de devolver video terminado: se recorre con el teclado y se dirige con prompts de texto. DeepMind reclama ser el primer world model en tiempo real que genera sonido directo —ambiente propio de cada mundo, como viento en los árboles— y además maneja diálogo, con personajes que se hablan y reaccionan a lo que hace el usuario; la mejora que destaca es el renderizado de personas, que se mueven con naturalidad y se pueden controlar. La arquitectura es interesante para quien arma sistemas: Genie 4 va arriba del modelo de video Gemini Omni, otros modelos Gemini planifican eventos en segundo plano y adaptan el mundo cuando el usuario cambia condiciones como el clima, y Gemini 3.8 Flash vigila la escena, parte los objetivos en pasos y revisa los cuadros nuevos para ver si cada paso funcionó. El puente con robótica ya existe: están probando Gemini 4 Argon atado a Gemini Robotics, y en una demo Genie 4 simuló al humanoide Apollo de Apptronik jugando a las damas sin robot físico. Los límites los pone DeepMind: es experimental, se mantiene consistente en sesiones cortas pero los detalles visuales derivan y los objetos pueden no persistir en sesiones largas o después de varios cambios complejos de prompt, y las interacciones físicas complejas, el sonido preciso en tiempo real y el texto legible siguen en investigación. Hoy es research preview para testers elegidos, con llegada esperada a suscriptores de Google AI Ultra en la app web Project Genie. Todo sale con marca de agua SynthID. No hay benchmarks, resolución, framerate ni precios publicados. The Decoder · MarkTechPost
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OpenAI estaría por comprar TPUs de Google, con una sola fuente y sin confirmación de ninguna de las dos (28/10)
Lo reportó The Information citando a una persona al tanto, y lo levantó Reuters: OpenAI planea comprar las unidades de procesamiento tensorial de Google como alternativa a las GPUs de Nvidia, de las que es uno de los clientes más grandes. No hay precio, volumen ni cantidad de chips; OpenAI no quiso comentar y Google no respondió de inmediato. El contexto hace que no sea tan raro como suena: hace una semana OpenAI dijo que va a ofrecer sus modelos más avanzados por Google Cloud, Reuters ya había reportado en junio de 2025 que alquilaba chips de Google, y Google empezó este año a venderle TPUs directo a algunos clientes —Anthropic entre ellos—. Alphabet dice esperar solo una porción chica de ingresos de esos contratos este año, con el grueso en 2027, y Oracle ya anunció que va a ofrecer TPUs de Google a sus clientes de nube además de ampliar su acuerdo con Nvidia a "varios gigavatios" y sumar chips de Cerebras y SambaNova. OpenAI, en paralelo, presentó en junio su primer chip propio con Broadcom y planea desplegarlo para fin de año. Lo incómodo del movimiento es la dependencia: OpenAI y Google compiten de frente en productos de IA y en búsqueda. Infobae
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Anthropic abre OSS Scanner, un escáner de vulnerabilidades gratis para proyectos open source críticos (25/10)
Es la otra mitad de lo de ayer, cuando Cognition publicó skills para parchear CVEs: acá el agente busca los bugs en vez de arreglarlos. Lo armaron el Frontier Red Team y el equipo de Safeguards Research copiándole el diseño a OSS-Fuzz de Google, con modelos en el lugar de los fuzzers. Los números de los primeros once días desde el lanzamiento del 8 de octubre: 77 hallazgos críticos y 803 altos según el propio modelo, con 114 proyectos aceptados sobre unas 650 solicitudes al 19 de octubre. La auditoría propia sobre 97 hallazgos críticos y altos en 48 proyectos dio 85 (88%) por encima de su umbral de divulgación coordinada, 11 reales pero duplicados de problemas conocidos y uno inválido; wolfSSL reportó 72 de 74 como válidos y cinco terminaron en CVE. La inscripción es un PR al repo anthropics/oss-scanner agregando un project.yaml que apunta a un Dockerfile —la build corre con red, la auditoría en VM aislada sin internet—, y los reportes traen reproductor, explicación, bisección al commit que lo introdujo y parche candidato cuando lo hay. La contra para quien mantiene: los reportes llegan sin revisión humana, así que el triage queda del lado del proyecto, hubo quejas de severidad inflada, el 88% sale de una muestra de 97, y sin archivo de modelo de amenaza el escáner adivina qué entradas son adversarias y qué código está fuera de alcance. MarkTechPost
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La RCE del decoder de Brotli no era solo de Node.js: también toca Bun, Python, Envoy, Istio y cdxgen (24/10)
CVE-2026-111497, que Google puntúa 9,2 crítico en CVSS 4.0 y Red Hat baja a 8,1, es una corrupción de memoria donde datos comprimidos armados a mano escriben más allá del buffer, y Imperva demostró ejecución de código en un build de Node.js sin parchear. La lista de versiones arregladas es larga: Brotli 1.0.10, 1.1.1 y 1.2.1; Node.js 22.23.4, 24.22.1 y 26.12.1; Bun 1.4.4; Python Brotli 1.2.1 y brotlicffi 1.2.1.0; Envoy e Istio solo si tienen descompresión Brotli habilitada. Dos detalles operativos que es fácil pasar por alto: hay que reiniciar los servicios y rebuildear las imágenes, porque los procesos vivos se quedan con el decoder viejo, y sacar br del header Accept-Encoding no sirve de mitigación porque el servidor puede mandar Brotli igual. En Python la mitigación real es desinstalar los paquetes y caer a gzip. No hay explotación en el mundo real reportada. The Hacker News
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El Reino Unido pone 100 millones de libras en un laboratorio de bioseguridad de IA junto a OpenAI, Anthropic y Google DeepMind (23/10)
El centro va a trabajar sobre defensa ante amenazas biológicas, con los tres laboratorios de frontera como socios. Es la contracara institucional de lo que vimos el 21, cuando Claude generó 318.484 diseños de proteínas contra neurotoxinas de escorpión en 64 horas: la misma capacidad que acelera el diseño de defensas acelera la de lo otro, y los gobiernos empezaron a poner plata en el lado defensivo. Bloomberg · The Next Web · Unite.AI
Bloomberg The Next Web Unite.AI OpenAI Anthropic Google DeepMind Claude
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El borrador de S-1 de Anthropic: 16.300 millones de ingresos en el semestre, 80.700 de pérdida neta y más de 600.000 millones en compromisos de cómputo (20/10)
Sigue de ayer, cuando OpenAI apuraba una ronda de 30.000 millones justamente para llegar antes del IPO de Anthropic: el desarrollo nuevo son los números del prospecto preliminar que revisó el Wall Street Journal. Los ingresos del primer semestre pasaron de 1.100 millones a 16.300 año contra año, el costo de cómputo e infraestructura fue de casi 9.000 millones —más que los 7.300 de todo 2025— y la pérdida neta de 80.700 millones se explica en unos 72.000 por cargos contables ligados a la revaluación de notas convertibles, no por caja. Lo que importa para el precio es la otra columna: unos 450.000 millones en acuerdos de nube a siete y diez años, mayormente no cancelables (Google 111.000, AWS 110.000, Microsoft 31.000), hasta 86.000 por alquiler de chips Nvidia a Nscale y Lambda, y más de 160.000 en leasing de equipos para chips de Google vía Broadcom. Entre los factores de riesgo declarados hay dos incómodos: cerca de un quinto de los ingresos del semestre viene de dos clientes sin nombrar, y los socios de nube dieron menos capacidad de la pedida y cada vez más la ven como competidora. Todo es de un borrador no público filtrado a un solo medio, Anthropic no comentó, y la "rentabilidad ajustada" del tercer trimestre que la empresa contó a inversores no tiene definición ni reconciliación con GAAP publicada. Implicator · WSJ vía Investing
Implicator WSJ vía Investing OpenAI Anthropic Microsoft Amazon Nvidia Broadcom
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Google Cloud y Nvidia ponen Vera Rubin en disponibilidad general con las instancias A5X, y Google apunta a 960.000 GPUs Rubin (21/10)
Sigue de ayer, cuando Meta publicaba los números de Prometheus y daba los Vera Rubin NVL72 —"San Miguel", más de 170 kW por rack— como lo que estaba por llegar: hoy el silicio aparece como producto de nube. Las A5X combinan sistemas Vera Rubin NVL72, SuperNICs ConnectX-9, la red Virgo de Google Cloud y la cuarta generación de refrigeración líquida de la casa, integradas al AI Hypercomputer. El número grande es el plan de escala: hasta 960.000 GPUs Rubin repartidas en varios sitios. El primer cliente fue Ineffable Intelligence —la empresa londinense fundada por David Silver— para aprendizaje por refuerzo a gran escala, y WPP mostró una arquitectura de referencia de agente creativo con modelos Nemotron. Dos reservas: no hay un solo benchmark, FLOPS ni cifra de memoria en el anuncio —la única afirmación de desempeño es de WPP, que dice haber corrido en una sola instancia A5X cargas que antes pedían un cluster multinodo—, y el cuerpo del texto dice que la disponibilidad general llega "el mes que viene" aunque el título la anuncie como un hecho. Nvidia
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Google abre TorchTPU y Amazon TorchNeuron para sacar PyTorch del candado de CUDA (19-20/10)
Google anunció TorchTPU el martes como proyecto open source: su versión de PyTorch para correr aplicaciones en TPUs, con la promesa de que una app existente se muda "con un simple cambio de configuración" y sin reescribir, más una suite de agentes para asistir la migración y arreglar errores. Amazon había hecho lo propio el lunes con TorchNeuron para Trainium, y va un paso más allá: está mandando código al proyecto PyTorch principal para desacoplar features de los chips de Nvidia, de modo que PyTorch quede abierto a cualquier hardware por default. Es el ataque más directo al foso real de Nvidia, que no es el silicio sino el software: por algunas cuentas PyTorch está detrás del 85% de las aplicaciones de IA, y Google dice haber trabajado con Meta, Hugging Face, Inferact (vLLM) y RadixArk (SGLang) para que TorchTPU funcione con esas herramientas. Las reservas son de información faltante: no hay términos de licencia publicados para ninguno de los dos, no hay precios, no hay benchmarks de migración, y nada de esto significa que los desarrolladores se muden —solo que el costo de intentarlo baja—. TechCrunch · Technology.org
TechCrunch Technology.org Meta Amazon Hugging Face Nvidia vLLM
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Robótica: Eka levanta 150 millones de dólares a 1.450 millones de valuación con un modelo de visión-fuerza-acción que apuesta contra los VLA (20/10)
La fundaron el profesor del MIT Pulkit Agrawal y el ex investigador de Google DeepMind Tuomas Haarnoja, y la Serie A la lideran a16z y F-Prime. Lo distintivo es técnico: el modelo no se apoya en lenguaje sino en fuerza —una mano robótica sensible al contacto, con más sensores de fuerza que un gripper tradicional, acoplada a un modelo entrenado en un simulador físico que modela las fuerzas del agarre dentro de un entorno de refuerzo—, y el hardware sale por menos de 1.000 dólares certificado para 5 millones de ciclos, con la meta puesta en los 20 millones que es el estándar industrial. Importa porque es una apuesta explícita contra el consenso de los vision-language-action models: la tesis es que el cuello de botella de la manipulación es la propiocepción, no el lenguaje. Los números clave son todos de la empresa y sin medición independiente —unos 1.500 objetos por hora de hasta 1 kg contra unos 600 de un humano, y más del 95% de levantamientos exitosos—, el modelo no tiene nombre de producto ni release público, los pilotos industriales son confidenciales, y el "ya supera el desempeño humano en algunas tareas" es cita de un socio de a16z, o sea de un inversor en la compañía. El profesor Kris Hauser marcó las dos preguntas abiertas: durabilidad a un año en líneas reales y generalización más allá del pick-and-place. TechCrunch
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La brecha de OpenCode Console expuso las API keys de Anthropic, OpenAI y Google del 1,4% de sus usuarios, con cargos no autorizados de hasta 1.700 dólares (19/10)
OpenCode, el agente de codificación open source y agnóstico de modelo, confirmó lo que describe como un "ataque de destilación a gran escala": quedaron expuestas las keys almacenadas de proveedores externos vinculados a la consola. Solo están afectados los usuarios con proveedores propios conectados, la exposición más temprana posible es el 17/10 a las 00:30 UTC, y la empresa notificó por mail —si no llegó el mail, dice, no hay impacto—. El cofundador Dax Raad contó que los atacantes venían golpeando sus sistemas desde al menos 48 horas antes usando agentes de IA, y que la propia investigación se trabó porque los modelos que usaban rechazaban los pedidos por sus salvaguardas, hasta que pasaron al modelo de ciberseguridad Daybreak de OpenAI para el trabajo defensivo. Hay usuarios reportando cargos no autorizados de varios cientos a más de 1.700 dólares y proyectos de Google Cloud suspendidos por "actividad abusiva"; OpenCode menciona la posibilidad de reembolso. Lo accionable es inmediato: si usás OpenCode Console con proveedores propios, rotá todas las keys y revisá facturación y logs de uso desde el 17/10. No se sabe cómo obtuvieron las keys, quién fue, ni el alcance total de los cargos. BleepingComputer
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Secuestraron los servidores de actualización de AOMEI durante meses para repartir dos malwares nuevos en ventanas de minutos (19/10)
La investigación es de METAL, el laboratorio de ManageEngine, junto con Google Threat Intelligence Group y Mandiant: un actor rastreado como UNC7017 comprometió la infraestructura de actualización de AOMEI Backupper y la usó entre abril y julio de 2026 para entregar CROSSROAD —un downloader desconocido hasta ahora que hace reconocimiento, baja componentes extra y persiste por tarea programada— y SHINYROAD, un backdoor que abusa de componentes legítimos de Radmin para cargar código malicioso y hablar con su C2. La táctica que explica por qué tardaron meses en verlo es la evasión: los archivos de configuración maliciosos se sirvieron en ventanas de minutos y después se restauraban los originales, con tres ejemplos documentados —28/05 de 05:40 a 05:50 UTC, 16/07 de 08:33 a 08:39, 20/07 de 10:35 a 10:40—. El 20/07 Google observó además un intento de forzar un popup invisible contra un recurso WebDAV del atacante, que podría exponer hashes NTLM. AOMEI dice que actualizó sus servidores, parcheó vulnerabilidades potenciales y verificó sus archivos, pero un arreglo del lado servidor no limpia el malware ya instalado: hay que revisar tareas programadas sospechosas, ejecutables inesperados en los directorios de instalación y conexiones a la infraestructura publicada. Queda sin confirmar cómo entraron, qué versiones exactas están afectadas y el alcance real: Google avisa que cualquiera que chequeó actualizaciones en esas ventanas puede estar afectado, mientras la revisión inicial de AOMEI no halló evidencia de brecha. BleepingComputer
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GhostAction mutó: tras el bloqueo de GitHub ahora esconde un ladrón de credenciales como fuente.woff2 en 94 repositorios (19/10)
Los operadores, que venían inyectando workflows maliciosos de GitHub Actions en proyectos comprometidos, agregaron una segunda etapa que no depende del runner de CI después de que GitHub empezara a bloquear el workflow el 09/10. El payload nuevo son tres archivos commiteados: un tasks.json de VS Code configurado para ejecutarse al abrir la carpeta (folderOpen), el stealer disfrazado como public/fonts/fa-solid-400.woff2, y un segundo workflow —con nombres como lint.yml o audit.yml— que corre si el stealer no se ejecutó. Apunta a credenciales de AWS, PyPI, npm, Git, Kubernetes, SSH y de proveedores de IA, Anthropic y Google Gemini incluidos, instala un cron que ejecuta código del atacante cada cinco minutos y exfiltra por HTTP plano al puerto 8080. Son 94 repos de 66 dueños, la mayoría proyectos abandonados —65 de los 79 accesibles no tenían commits en más de un año—, y hay una campaña de phishing asociada: el dominio my-github[.]com, registrado el 09/10 y apuntando a la misma IP de exfiltración, se usó contra un maintainer con una página que hacía de reverse proxy, capturaba contraseña y 2FA y completaba en silencio un OAuth device flow con scopes repo, workflow y read:org. Si clonaste alguno de estos repos: revocar accesos y tokens de GitHub desde un dispositivo limpio, cambiar contraseñas, rotar todo lo alcanzable y buscar los IoC. El hallazgo es de OpenSourceMalware; no hay atribución, y el nombre del archivo de fuente coincide con uno de la campaña norcoreana PolinRider de enero de 2026. The Hacker News
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Cuatro agentes sobre Gemini 4 Argon terminaron Minecraft sin ayuda humana, incluido el Ender Dragon (18/10)
Google DeepMind los puso en un mundo generado al azar, sin roles asignados, sin estrategia y sin herramientas específicas del juego, y se repartieron las tareas entre ellos, se avisaron de amenazas y recuperaron ítems de los compañeros muertos. Los números de la corrida: 27 horas y 14 minutos, 2.783 programas de JavaScript escritos, 229 mensajes de chat entre ellos, 605 muertes y 1.620 dólares de costo al precio estándar de Gemini 4 Argon que entra en vigencia en 2027, con los errores anotados en una memoria compartida. Lo que no hay en la cobertura es lo que haría falta para saber cuánto vale: no se dice si el resultado es repetible, cuántas corridas fallaron ni contra qué baseline se compara, así que por ahora es una demo de una sola pasada. El paper está en arXiv. The Decoder · arXiv
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Dos tribunales alemanes responsabilizan a Google por lo que dicen sus AI Overviews, y los acuerdos extrajudiciales impiden que haya jurisprudencia (18/10)
El Tribunal Regional de Múnich I ya había fallado a fines de mayo que Google responde directamente por los resúmenes de IA —que habían vinculado falsamente a dos editoriales con estafas—, tratándolos como declaraciones propias y no como resultados de búsqueda neutrales; Google anunció apelación pero el caso cerró con acuerdo, así que ninguna instancia superior revisó ese razonamiento. El 24 de septiembre el Tribunal Regional de Aquisgrán dictó una medida cautelar a favor de un médico: el "AI Mode" de Google atribuía su salida del hospital a una supuesta agresión sexual contra su secretaria, con detalles legales inventados, cuando los hechos eran de otro profesor. El tribunal prohibió tres variantes del texto con multas de hasta 250.000 euros cada una, se apoyó explícitamente en el fallo de Múnich —habla de "declaraciones independientes, nuevas y sustantivas"— y señaló que Google podía haber verificado la salida contra sus propias fuentes; Google había ignorado tanto el mail del médico como el requerimiento formal. La decisión no es firme. El efecto perverso es el que importa: mientras Google arregle caso por caso, los tribunales de primera instancia siguen aplicando la misma lógica sin que haya un fallo vinculante, y si alguna vez un tribunal superior dice que las respuestas de IA son contenido original, los medios cuyos textos las alimentan tendrían un reclamo propio. The Decoder
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Anthropic se queda con Opaque Systems, que hacía IA confidencial y verificable, y la startup cierra operaciones (19/10)
El equipo entero pasa a Anthropic y el sitio de Opaque dice que la empresa está discontinuando sus operaciones; los términos no se publicaron. Lo que hacían es relevante para quien procesa datos sensibles con modelos: empezaron en confidential computing —usar datos sensibles en sistemas de IA con el hardware protegiéndolos— y después se movieron a lo que llamaban "IA verificable", o sea dar evidencia criptográfica de qué corrió, dónde y bajo qué políticas. Aportaron código abierto al Agent Governance Toolkit, TRACE, Confidential MCP y Weight Custody Manifest. El proyecto venía del RISELab de Berkeley hace cerca de una década, con Ion Stoica —cofundador de Databricks y Anyscale— y Raluca Ada Popa, hoy en Google DeepMind, entre los fundadores, y Aaron Fulkerson como CEO desde 2023; este año habían levantado una Serie B de 24 millones a 300 millones de valuación, con Anthropic, ServiceNow y Accenture entre los clientes. Las dos preguntas abiertas son qué va a hacer Anthropic con la tecnología, que no dijo, y qué pasa con los clientes existentes durante el cierre. SecurityWeek
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Anthropic ofrece a Blackstone más de 10% de rendimiento en un paquete de deuda de 60.000 millones de dólares para comprar TPUs de Google (17/10)
Según el Financial Times, la operación se llama internamente "Project North Star" y financia alrededor de 1,5 gigavatios de TPUs desarrolladas por Google, compradas a través de un vehículo de propósito especial que es dueño de los chips y carga la deuda. El reparto que se filtró: Blackstone pondría 9.000 millones en el tramo junior con rendimiento por encima del 10%, y el tramo senior iría cerca del 7% con soporte de valor residual de Broadcom atado al valor del hardware. El antecedente es el acuerdo de junio de 2026, de 35.000 millones y cerca de 1 GW, donde también estuvo Blackstone junto con Apollo. Todo está en negociación y sin comentarios en registro de Anthropic, Blackstone, Google ni Broadcom: el monto, la estructura y los prestamistas senior pueden cambiar, y la cifra del 7% senior sale de estimaciones sin fuente nombrada. Crypto Briefing · SMM
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OpenCode admite un ataque de destilación que expuso las claves de API de proveedores del 1,4% de los usuarios de Console (17/10)
Los atacantes entraron explotando vulnerabilidades en un sistema heredado y se llevaron las claves de API guardadas en los workspaces de los usuarios, atadas a modelos de Anthropic, OpenAI y Google. El objetivo aparente no era el dato sino el cómputo: cosechar respuestas de modelos de primera línea para entrenar modelos competidores, con la factura cayendo en la cuenta de la víctima —hubo usuarios que vieron drenarse el saldo rápido, con cuentas de cientos de dólares—. Lo que hay que hacer es inmediato y no espera a la investigación: rotar o revocar toda clave conectada a OpenCode Console y revisar el uso reciente en el panel de cada proveedor. Lo que falta: OpenCode no dijo cuándo empezó el ataque ni cuándo lo detectó, dice estar trabajando con los tres proveedores en la remediación y no aclaró cómo se van a tratar los cargos no autorizados. Crypto Briefing · Cyera
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Google abre Harness2 con Apache 2.0: mejora el andamiaje del agente sin tocar los pesos, y le suma 11,5 puntos a GLM-5 en WorkBuddy-Bench (18/10)
Es lo más accionable del día para cualquiera que esté armando agentes: Google Cloud AI Research libera un framework —versión 0.1.0, no un modelo— que edita ocho componentes del harness, cada uno montado como archivo: system prompt, guardrails, memoria, guía de herramientas, subagentes, skills, scripts y plugins de middleware. Funciona con dos niveles de recursión encadenados: a nivel tarea propone dos ediciones candidatas —una general, una específica del dominio—, prueba las dos y se queda solo con lo que el comportamiento observado respalda; a nivel harnessing guarda los harnesses adoptados y las lecciones en un EXPERIENCE.md que guía las tareas siguientes. Lo probaron en WorkBuddy-Bench, JobBench y el LAB de Harvey, con Gemini 3.5 Flash y GLM-5 bajo OpenCode y Codex, usando Claude Opus 4.8 como editor por defecto y promediando tres corridas: el mejor resultado es GLM-5 bajo OpenCode subiendo de 64,2 a 75,7 en WorkBuddy-Bench, y el peor es GLM-5 bajo Codex ganando 1,2 puntos en JobBench. El patrón interesante es que los ejecutores más débiles ganan más —tras un paso, GLM-5 le gana al Gemini 3.5 Flash base en WorkBuddy-Bench—. Requisitos: Linux, Python 3.12 o 3.13, uv, llamadas de modelo por Vertex AI, más Node.js 20+ y la CLI de Google Cloud para corridas con modelo; hay una demo local sin credenciales. Dos costos a tener en cuenta: cada tarea requiere corridas extra, y el sandbox del entorno de ejecución corre por tu cuenta. MarkTechPost
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Sber abre Cowork Bench, un benchmark de trabajo de oficina donde nueve shells de agente sobre el mismo modelo rinden entre 62% y 80% (17/10)
Lo que mide no es la calidad de la respuesta sino si el agente termina la tarea sin intervención humana, que es exactamente la métrica que falta en la mayoría de los leaderboards. Son 475 tareas sobre 12 funciones de negocio y 26 sistemas corporativos, con el agente operando planillas, documentos, correo, calendario, almacenamiento de datos y una base de conocimiento; los ejemplos que dan son análisis de presupuesto de cuatro áreas con desvíos, informe, presentación y correos, u organizar un viaje de trabajo con pasajes, presupuesto y entradas de calendario. El resultado que más dice es el del diseño experimental: probaron nueve shells de software de agente sobre un mismo modelo abierto, con tareas y verificación idénticas, y la tasa de completitud fue de 62% a 80% según el shell —GigaCowork marcó 75,2%—, o sea que el andamiaje explica casi veinte puntos con el modelo fijo, que es la misma tesis que Harness2 de Google. Las faltas son serias para poder usarlo: el artículo no nombra el modelo abierto, no publica puntajes por modelo, no declara licencia y no da link al repositorio, y el benchmark está en ruso. www1.ru
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Anthropic dice que Claude rediseñó circuitos cuánticos y le ganó a lo publicado, con 17 veces menos puertas en la suma de puntos de curva elíptica (16/10)
El montaje es simple y es la parte interesante: ocho especificaciones en lenguaje natural —química, optimización, simulación física, teoría de números, cómputo numérico— más un evaluador automático que verifica corrección y puntúa por qubits multiplicados por puertas, y Claude propone, recibe feedback y revisa en bucle cerrado sin intervención humana entre rondas. Dos resultados concretos: en suma de puntos tardó 53 horas y produjo un método reversible de divsteps para la inversión modular —el paso más caro—, con un diseño que usa 12% más qubits pero 17 veces menos puertas, desarrollado matemáticamente, chequeado numéricamente y formalizado en Lean; y en el decodificador de Reed-Solomon para DQI bajó el conteo de puertas unas 12 veces contra la construcción previa de Google, y en vez de reservar 665 qubits para el peor caso reserva 19 sobre la base de 403 millones de decodificaciones simuladas, con una corrida en 10.000 que falla y entra en la tasa de error admitida. Conviene no sobreleer: el propio post marca que Claude resultó conservador —se cuestionaba sus propias mejoras, sobreverificaba y prefería caminos conocidos—, que el método solo aplica a problemas cuya salida se puede chequear eficientemente, y que las ganancias son de diseño de circuitos y no de hardware. Y una aclaración que el post hace y los resúmenes suelen pisar: la reducción de unas 150.000 veces en puertas estimadas para FeMoco viene de años de avances de muchos grupos, no de Claude. El trabajo lo lideró Andi Gu, del programa de STEM Fellows, con Harvard y QuEra. Anthropic
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Character.AI se declaró en Chapter 11 y Disney puja 20 millones de dólares por una licencia perpetua de su propiedad intelectual (13/10)
La empresa anunció el martes que entró en un proceso voluntario de Chapter 11, con un comunicado fechado el lunes. Disney entra como stalking horse bidder por una licencia perpetua no exclusiva de cierta propiedad intelectual, más servicios de transición a cargo de ex empleados de Character.AI que Disney ya contrató; la venta supervisada por el tribunal busca que aparezca una oferta que permita seguir operando, y si no llega, la plataforma se cierra. El contraste con la historia previa es el dato: Google se había llevado a los fundadores Noam Shazeer y Daniel De Freitas a trabajar en Gemini dentro de un acuerdo de licencia de 2.700 millones de dólares, y Disney le había mandado una cease-and-desist el año pasado que terminó con los bots de Disney borrados de la plataforma. No se informaron deudas, pasivos ni cantidad de usuarios. PYMNTS · NBC News · Bloomberg Law
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Nvidia abre los diseños de rack Vera Rubin y firma con AMD, Google y Meta una especificación común de datacenter (12/10)
En el OCP Global Summit, Nvidia contribuyó los diseños de rack y bandeja de cómputo de Vera Rubin a través de la arquitectura abierta MGX, con MGX 1.2 trayendo refrigeración líquida blind-mate, busbar líquido de 5.000 A, soporte nativo de 19 pulgadas y racks de hasta 250 kW. Lo que cambia el juego de la industria son las dos especificaciones conjuntas: la Open Data Center Specification v0.7, publicada con AMD, Google y Meta, que estandariza layout físico, enfriamiento y arquitectura de potencia, y la OCP Grid Resilience Specification, con Google, Meta y Microsoft, que define que una instalación debe sostenerse ante perturbaciones de red y volver a carga casi plena en menos de dos segundos. En el mismo summit AMD mostró Helion, su blueprint de rack abierto para agentes, con una variante solo-CPU de hasta 32.768 núcleos de EPYC de 6ta generación y otra integrada con nodos Instinct MI350P, disponible en noviembre. Hay que separar el anuncio de la adopción: AMD todavía no presentó la especificación de Helion a OCP ni anunció precios, y de las especificaciones conjuntas no se publicaron costos, capacidades ni plazos de adopción —la v0.7 ni siquiera llegó a 1.0—. Nvidia · Yahoo Finance · AMD
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Midnight Mimosa: teléfonos Android baratos vienen de fábrica con malware en la partición de sistema que los convierte en proxies residenciales (13/10)
Bitdefender encontró el componente "com.android.system.lite" preinstalado en firmware de teléfonos de gama baja sobre plataformas MediaTek de varias marcas, firmado con certificados atribuidos a Shenzhen Zediel Co., Ltd —sin que esté claro si la empresa participó—. Lo que lo hace difícil de sacar es dónde está: corre con privilegios de sistema, así que instala y desinstala apps, se autoconcede permisos de accesibilidad, notificaciones y SMS, baja configuración remota y ejecuta payloads para fraude publicitario, instalación silenciosa y proxyware, y deshabilita temporalmente la Play Store antes de instalar un payload —probablemente para esquivar Play Protect— y la vuelve a habilitar después. El reparto geográfico pone a México primero, seguido de Francia, Italia, Estados Unidos, Alemania, Brasil, España, Reino Unido, Canadá, Rumania, Polonia y Tailandia, y Bitdefender encontró además 13 apps en Google Play hablando con los mismos servidores de control. Leído junto al estudio de autorreplicación de Anthropic de hoy, el punto es el mismo desde el otro lado: la base instalada de dispositivos Android baratos comprometidos ya existe y ya está en manos de alguien. No hay conteo total de infecciones ni fecha de descubrimiento, y como el componente está en la partición de sistema no se quita desinstalando: hace falta limpieza a nivel firmware o deshabilitarlo por ADB. The Hacker News
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David Silver sale a hablar de Ineffable, su apuesta a un "súper aprendiz" por refuerzo en vez de un LLM (12/10)
El Financial Times publicó una entrevista de Madhumita Murgia con el ex científico de DeepMind, que plantea su startup como alternativa a la línea de los modelos de lenguaje: la idea es un sistema que aprenda por refuerzo a partir de su propia experiencia y no de datos humanos, que es la tesis que Silver viene defendiendo desde AlphaZero. El contexto financiero ya se conocía y conviene tenerlo a mano para medir la apuesta: Ineffable Intelligence salió de stealth en abril de 2026 con una ronda seed de 1.100 millones de dólares a una valuación de 5.100 millones, la más grande de Europa, con Nvidia y Google entre los inversores. Lo que no trae la nota es nada verificable del lado técnico: no hay modelo, benchmark, fecha ni demo, solo la descripción de la dirección de investigación. Financial Times · CNBC
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Nvidia negocia comprar Reflection AI o ampliar su inversión, y baraja un acquihire para esquivar la revisión antitrust (10/10)
Sigue de la salida de Beam, el primer modelo de pesos abiertos de la empresa: según el Financial Times, Nvidia está en conversaciones preliminares para adquirir Reflection AI o inyectarle más capital, y una de las estructuras sobre la mesa es contratar al equipo y licenciar la tecnología, que es la forma de evitar una revisión regulatoria larga. Nvidia ya tiene comprometidos 800 millones de dólares, aunque no se informa qué porcentaje posee; Reflection, fundada en 2024 por los ex Google DeepMind Misha Laskin e Ioannis Antonoglou, levantó fondos en abril a una valuación pre-money de 25.000 millones. Todo descansa en fuentes anónimas: Reuters aclaró que no pudo verificar las conversaciones de forma independiente, ni Nvidia ni Reflection respondieron, y no hay monto, valuación ni plazo firme más allá de un "semanas" que el propio FT dice que puede caerse. El ángulo político lo pone el subtítulo: la administración Trump espera que Reflection compita con las alternativas chinas baratas tipo DeepSeek. Investing.com · Techmeme
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Una investigación del Senado estadounidense dice que los datacenters de IA inflan el impacto económico de sus proyectos: cerca de un empleo permanente por megavatio (10/10)
Elizabeth Warren y Chris Van Hollen encuestaron a Amazon, Google, Meta, Microsoft, CoreWeave, Digital Realty y Equinix, y la conclusión es que las empresas publicitan los empleos de construcción mientras varias se negaron a informar cuántos puestos permanentes quedan una vez que el sitio opera. Las pocas que dieron cifras declararon aproximadamente un empleo permanente por megavatio, lo que deja un sitio de 100 MW —que consume electricidad equivalente a unos 100.000 hogares— con cerca de 100 personas trabajando. El otro hallazgo es de reparto de costos: las compañías dijeron que pagan el costo directo de conectarse a la red pero no la infraestructura compartida, o sea centrales nuevas y líneas de transmisión, aunque afirman "pagar lo suyo". El informe estima que el 39% del gasto de un datacenter de 1 GW se va en GPUs, y marca que las exenciones de impuesto a las ventas sobre equipamiento informático son más redituables que las inmobiliarias porque se renuevan con cada upgrade de hardware. Lo que el reporte no identifica es qué empresas se negaron a responder, y no toca consumo de agua ni nombra instalaciones concretas. Tom's Hardware
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Se filtraron 5.692 mensajes internos de Silent Ransom Group: dice haber cobrado 207 millones de dólares a 27 estudios de abogados sin cifrar un solo archivo (10/10)
Los chats salieron de dos servidores, cubren de agosto de 2025 a septiembre de 2026 y los publicó en un sitio onion la investigadora Tammy Harper. Adentro hay un "deal board" interno que reclama unos 207 millones pagados por 27 firmas entre el 3 de abril y el 24 de septiembre de 2026, con pago mediano de 6 millones, media de 7,66 millones y el mayor atribuido a White & Case por 30 millones, que un líder del grupo cita como 31,25 ajustado a BTC. El modus operandi es lo que vale copiar al lado defensivo porque no usa malware ni cifrado, solo teléfono e ingeniería social: en el caso de Blank Rome, en mayo de 2026, un atacante se hizo pasar por IT interno y logró que un abogado subiera archivos a un Google Drive externo, y Goodwin Procter dijo que un solo empleado fue engañado para entregar credenciales. El cash-out habría pasado por exchangers instantáneos, un courier de efectivo en Moscú, una mesa Bitcoin-a-Zelle y un mixer, con los pagos chicos hacia exchanges regulados. Lo corroborado es el método: las dos firmas divulgaron incidentes compatibles y Crystal Intelligence revisó la cadena y concluyó que "la evidencia on-chain respalda la escala pero no las cifras exactas"; el total y los montos por firma siguen siendo reclamo del grupo. La acción concreta para despachos y corporativos es verificación out-of-band obligatoria ante cualquier pedido telefónico de credenciales o de subir archivos, más alertas de DLP sobre uploads a Drive o Dropbox personales. Security Affairs
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Dos caracteres Unicode alcanzan para que Chrome y Edge muestren dominios falsos como si fueran legítimos (10/10)
La investigación es de Ian Muscat y Leanne Briffa, de Have I Been Squatted, y el hallazgo es que el cirílico "ө" y el latino "ƙ" permiten armar dominios lookalike que los navegadores basados en Chromium renderizan como Unicode en lugar de Punycode, saltando las dos capas de defensa. La primera, SafeToDisplayAsUnicode, corre siete chequeos contra una lista hardcodeada de caracteres cirílicos parecidos a latinos, pero es todo o nada: solo actúa si todos los caracteres están en la lista, y "breakers" como ө, ї y ү no figuran. La segunda, GetSimilarTopDomain(), reduce el dominio a un esqueleto quitando diacríticos y lo compara contra unos 8.500 sitios populares, pero "ƙ" no lleva acento sino una marca combinante que sobrevive la conversión, así que el match falla; las Safety Tips encima solo se disparan con coincidencias exactas, de una edición o de swap adyacente, nunca con dos cambios ni con dominios de menos de cinco caracteres. La escala hay que leerla con el matiz que ponen los autores: sobre la lista.com de ICANN, unos 167 millones de dominios de los cuales 733.000 son IDN, el cambio de caracteres no-ASCII por equivalentes ASCII produjo unos 162.000 pares parecidos a dominios comunes, y eso no significa 162.000 typosquats porque muchos registros son defensivos o de negocios multilingües. Probado en Chrome 154 estable, con el antecedente de Chrome 148 que había cerrado un bypass parecido con "ҏ" y "ӿ"; el efecto se cuela también al correo, donde Gmail mostró los 20 dominios de prueba en Unicode y Outlook Web los pasó todos a Punycode. Sin respuesta de Google ni Microsoft al publicar y sin CVE, la única mitigación es organizacional: monitorear activamente registros parecidos al propio y no tratar la advertencia del navegador como control único. The Register
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P7 DarkSword: el kit de exploits de iOS ahora roba billeteras cripto y acepta comandos remotos (09/10)
iVerify publicó el reporte el 8 de octubre sobre esta variante del kit documentado en marzo por Google Threat Intelligence, iVerify y Lookout. La cadena escapa del sandbox del navegador, escala a kernel e inyecta el payload en SpringBoard, y el reporte le atribuye dos CVEs que no estaban documentados antes: CVE-2025-24201, una escritura fuera de límites en WebKit que permite salir del sandbox de Web Content, corregida en iOS 18.3.2, y CVE-2025-31200, corrupción de memoria en Core Audio que ejecuta código con un archivo multimedia malicioso, corregida en iOS 18.4.1. Las novedades de P7 son de oficio: huella más chica con el logging de debug sacado, uso de localStorage del navegador para no reexplotar el mismo equipo, extracción del keychain a JSON en el dispositivo en vez de copiar la base entera, robo de billeteras con un comando de escaneo y extracción para imToken, y un canal C2 bidireccional que consulta comandos cada 15 segundos y manda latidos, lista de apps y datos robados de llavero de iCloud, Notas, Fotos y billeteras. DarkSword apunta a iOS 18.4 a 18.7 y el kit hermano Coruna a iOS 13.0 a 17.2.1; Censys además vio a un operador desarrollando exploits para iOS 26, que ninguno de los dos cubre. Entre los usuarios hay el vendedor turco de vigilancia PARS Defense con un sitio falso con tema de Snapchat, el grupo ruso Star Blizzard con señuelos de invitación, y actores de habla china con una página falsa de inicio de sesión de Apple ID. The Hacker News
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Google llevó agentes de verdad a Gemini Enterprise: reciben objetivos, no instrucciones, y tienen cuenta de Workspace con email propio (08/10)
El agente planifica el trabajo, carga skills y herramientas, delega en subagentes y se conecta a Workspace, Microsoft 365, Slack, Jira, Confluence, Git, BigQuery, Databricks, Postgres, Snowflake y cualquier servidor MCP dentro o fuera de la red. Lo más raro del diseño es la identidad: el agente tiene su propia cuenta con dirección de correo y contexto de equipos, zonas horarias, aprobadores y calendarios, se lo invoca etiquetándolo, mandándole un mail o agregándolo a un chat de grupo, y sus acciones quedan en una auditoría atribuida a él y no a una persona. Elige modelo solo por defecto, pero se puede forzar uno a mano incluyendo modelos de terceros, y el primero disponible es Claude. Arranca por empresas —probaron On, Shopify y PayPal— y llega a consumidores después; Pichai dijo que Gemini pasó los 1.000 millones de usuarios mensuales activos. TechCrunch
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Secuestraron tres registros de dominios nacionales para sacar certificados HTTPS válidos de Google y YouTube (07/10)
Los registros son.gh de Ghana,.sl de Sierra Leona y.as de Samoa Americana, y los logs de Certificate Transparency muestran al menos 12 certificados sobre siete dominios: youtube.com.gh, google.com.gh, google.sl, google.com.sl, youtube.sl, google.as y youtube.as. El método no toca a Google ni a las autoridades certificantes: cambiaron los registros DNS autoritativos durante el secuestro, y como los certificados de validación de dominio se emiten verificando control vía DNS, la validación pasó legítimamente. Let's Encrypt emitió 11 y ZeroSSL uno, entre el 22 y el 27 de septiembre, y todos figuran revocados al 7 de octubre; Chrome los bloquea por CRLSets, lo que no protege a usuarios de otros navegadores. Google avisó que sus datos de CT apuntan también a otras organizaciones que no nombró, y que no puede garantizar haber encontrado todos los dominios afectados. Lo accionable: vigilá los logs de CT por certificados que no pediste, incluidos dominios estacionados y nombres de ccTLD regionales, y publicá un registro CAA estricto atado a tu cuenta en la autoridad. The Hacker News
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Google pausó los reportes de vulnerabilidades de producto de su programa de bug bounty de open source por la avalancha de envíos automatizados inválidos (06/10)
La pausa arrancó el 1 de octubre y toca proyectos como Go, Angular, Flutter, Bazel y Protocol Buffers; Google habló de "un aumento significativo de envíos automatizados, la gran mayoría no válidos" sin decir cuántos ni confirmar que los generara IA. Siguen abiertos los reportes de compromiso de cadena de suministro, que pagan entre 500 y 31.337 dólares, los de credenciales filtradas, el Cloud VRP y el Patch Rewards. Prometieron novedades en el primer trimestre de 2027. En marzo de 2026 ya habían endurecido los requisitos de prueba por lo mismo, y el proyecto Go había desalentado los envíos de LLM sin filtrar: es el costo de la generación barata cayendo sobre el lado que todavía revisa a mano. The Hacker News
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Investigan el datacenter de Google en Finlandia por talar más de 300 hectáreas de bosque antes de la evaluación de impacto ambiental obligatoria (05/10)
Son unas 420 canchas de fútbol en Muhos, un pueblo de menos de 9.000 habitantes al norte del país, dentro de una inversión de 13.000 millones de euros en dos años que incluye además Kajaani y Vaala. Hanna Halmeenpää, que preside la Asociación Finlandesa de Conservación de la Naturaleza, le pidió a la agencia de conservación que suspenda la obra. Tuike Finland, el operador local de Google, niega la falta y sostiene que la tala cumplió con la Ley Forestal y que protegieron las zonas de alto valor natural dentro del predio. Es el mismo choque que le costó a Amazon 68.000 millones en proyectos bloqueados, pero con el regulador ambiental en el medio. Tom's Hardware
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Reflection prepara un modelo de pesos abiertos estadounidense de primera línea, y Axios dice que sale este mes (04/10)
La fundaron en marzo de 2024 Misha Laskin e Ioannis Antonoglou, los dos ex Google DeepMind, y levantó 2.000 millones de dólares a una valuación de 8.000 millones en octubre de 2025, más un acuerdo de cómputo con Nebius por arriba de los 1.000 millones. El objetivo declarado es pelearle de igual a igual a DeepSeek y Qwen, no a los cerrados de OpenAI, Anthropic y Google. Es la primera vez en dos años que un laboratorio estadounidense bien financiado apunta explícitamente al nicho que los chinos tienen monopolizado. Crypto Briefing · Digg
Crypto Briefing Digg OpenAI Anthropic Google DeepMind DeepSeek Qwen
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Google congeló su programa de bug bounty de open source porque lo inundaron de reportes automatizados que no sirven (04-05/10)
La explicación oficial es que la pausa se debe a "un aumento significativo de envíos automatizados, la enorme mayoría de los cuales no son válidos". Es el mismo mecanismo que ya rompió otros programas: el costo de generar un reporte plausible se fue a cero y el de triagearlo no bajó nada, así que el que paga la cuenta es el mantenedor. Que lo frene Google, que tiene el equipo de triage más grande del rubro, marca dónde está el techo. TechCrunch · BleepingComputer · Help Net Security
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La botnet Cling esconde sus comandos haciéndolos pasar por respuestas legítimas del servicio STUN de Google (05/10)
El análisis es de Nozomi Networks: el malware entra por el viejo CVE-2021-35394 del SDK Jungle de Realtek —un 9,8 que todavía anda dando vueltas en routers y DVRs— y lleva adentro exploits para otras siete fallas, de Eir D1000 a MVPower, LB-LINK, FiberHome, TBK y Linksys. Lo distinto es el canal de control: manda un STUN Binding Request cada cinco segundos a 13 servidores hardcodeados y recibe las órdenes codificadas en el campo de transaction ID, con el IP de origen falseado al de Google (74.125.250.129). No es un paquete que parece STUN, es un paquete que parece la respuesta de Google. The Hacker News
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Google recorta Gemini por escalón: el que no paga se queda con Flash-Lite, y los suscriptores de 4,99 dólares pierden Pro desde el 9 de octubre (04/10)
Hoy la capa gratis da acceso a 3.6 Flash y algo de 3.1 Pro; a partir del 9 queda solo el modelo más chico, Flash-Lite. Los de AI Plus (4,99 al mes) conservan Flash-Lite y Flash pero pierden Pro, que ahora pide AI Pro (19,99) o AI Ultra (99,99 o 199,99). El impacto real es chico —el usuario casual no sabe qué modelo está corriendo y los power users ya pagan—, pero la lectura que importa es otra: Google está dejando margen de cómputo antes de Gemini 4 Argon, que va a ser más caro de servir. El esquema copia el freemium de ChatGPT. The Decoder · Android Headlines
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RRSI: Google encontró cómo evitar que un agente que se optimiza solo termine memorizando su propio benchmark, y el truco es recortar el presupuesto de ediciones (04/10)
El problema es concreto y cualquiera que itere su harness lo tiene: si el bucle de autooptimización se mide siempre contra el mismo set de tareas, el agente memoriza ese set, los puntajes de entrenamiento suben y la ganancia en tareas nuevas desaparece. RRSI (Regularized Recursive Self-Improvement of Agent Harnesses) interviene en los dos extremos del bucle sin congelar el harness. Al proponer cambios, un presupuesto limita cuántas ediciones independientes puede traer un candidato, y ese presupuesto se achica con el tiempo: rondas tempranas permiten reescrituras grandes, las últimas solo cambios chicos y trazables a un resultado. Al elegir cambios, un crítico descarta todo lo que hardcodee nombres de tareas, soluciones o trucos específicos del benchmark, y otra regla acepta más costo de cómputo solo si viene con mejora medible. Los números sobre ocho benchmarks, con Claude Opus 4.8 congelado: hasta 14,1 puntos en tareas de entrenamiento, hasta 4,7 en cinco benchmarks nunca vistos, y cerca de 30% menos tokens en runtime que la versión sin regularizar. Fue el método con menor ganancia de entrenamiento de todos y el único que quedó bien arriba del baseline en tareas nuevas: el tradeoff es a propósito. El dato que más sirve para ahorrar: un harness optimizado con Gemini 3.5 Flash subió a Gemini 3.1 Flash Lite de 11,2 a 14,6 puntos sin tocarle nada, así que los mecanismos transfieren a modelos más débiles. Hay código en GitHub. The Decoder
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Google puso en órbita su primer satélite de datacenter con TPUs y publicó la investigación que dice que la cuenta cierra recién a 200 dólares por kilo (02/10)
El satélite Suncatcher se lanzó la semana pasada y lleva TPUs a bordo para probar si el silicio de entrenamiento aguanta allá arriba. El paper revisado por pares es más interesante que el lanzamiento, porque enumera lo que falta: las tecnologías de red existentes no sirven para unir satélites en clústeres funcionales, el diseño del satélite probablemente tenga que irse a un enfoque de system-on-chip integrado, y la comunicación tierra-órbita todavía pelea con la turbulencia atmosférica y el seguimiento de precisión —la misión TBIRD de la NASA, con 200 Gbps, es el punto de referencia—. La economía es el verdadero cuello de botella: los datacenters orbitales recién empatan el gasto terrestre por unidad de potencia a unos 200 dólares por kilo de lanzamiento, y para llegar ahí SpaceX tendría que lanzar unas 1.800 Starships reutilizando componentes 100 veces. Google lo dice sin vueltas: requiere investigación sostenida y varios hitos críticos todavía no alcanzados. The Register
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Google lanzó Gemini 4 Argon, su primer modelo de frontera en más de siete meses: alcanza a GPT-6 Astra pero no lo pasa (30/09-01/10)
Marca 53 puntos en el índice de inteligencia de Artificial Analysis, igual que GPT-6 Astra y por debajo de Claude Opus 5.5, que está en 58. Donde sí manda es en lo agéntico: primero en AutomationBench-AA con 77,5% y primero en preferencia humana en el Text Arena de Arena.ai con 1.525 puntos. Soporta hasta un millón de tokens de salida —primera vez en la industria— con una función de "Long Decode Continuation" que permite pausar y retomar una respuesta larga, sobre un contexto de entrada de un millón de tokens con texto, imagen, video y audio. El problema es la eficiencia: gasta unos 62.000 tokens de salida por tarea contra 27.000 de Astra, así que aunque el precio introductorio sea el mismo —2 dólares por millón de entrada y 10 de salida, con 95% de descuento en caché— la cuenta final sale más cara. El precio normal sube a 4 y 20. Arranca limitado a "defensores cibernéticos de confianza" por el programa Fairwind, y la API y los planes pagos llegan después sin fecha. Bloomberg reportó que algunos empleados de Google lo encontraron flojo en pruebas internas; la empresa lo niega. The Decoder · Axios · Google
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Google mató los Gems y adoptó Skills, el formato que inventó Anthropic y que ya es estándar abierto (30/09)
Skills salió globalmente en el chat de Gemini: son prompts reutilizables y detallados para una tarea concreta, que se invocan tipeando "/" más el nombre. Gemini también puede generar una Skill a partir de conversaciones anteriores y ejecutarla solo cuando detecta un prompt relevante, y se pueden combinar varias para tareas complejas. Por ahora aceptan documentos de texto, PDFs e imágenes como material de referencia; prometen compartir, integración con Drive y Notebook en las próximas semanas. El calendario de salida de Gems: noviembre de 2026 para cuentas personales —junto con Opal—, marzo de 2027 para Workspace empresa y ONG, junio de 2027 para educación. Los Gems existentes se convierten solos. Lo que importa para quien construye: con OpenAI, Anthropic y Google en el mismo formato, una skill escrita una vez deja de ser específica de un vendor. The Decoder
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Anthropic lanzó Claude Sonnet 5.5, que empata a Opus 5.5 en trabajo de conocimiento y cuesta hasta 30% menos por tarea (28/09)
El salto más grande está en código: Terminal-Bench pasó de 10,3% a 70,6%, y CursorBench llegó a 55,5% contra 57,8% de Opus 5.5. En GDPval-AA marca 1.844 contra 1.846 de Opus, es decir empate técnico, y Chartography subió de 15,6% a 61,6%. El precio por token no cambió respecto de Sonnet 5 —2 dólares por millón de entrada, 10 de salida, 0,20 de lectura de caché—: el ahorro de hasta 30% sale de usar menos tokens para el mismo trabajo. Está disponible con el ID claude-sonnet-5-5 en AWS, Google Cloud y Azure. Para quien arma agentes, el cálculo cambia: el modelo del medio ya alcanza para la mayoría del pipeline. Anthropic · The Decoder · TechCrunch
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Google confirmó que ChromeOS se termina en 2034 y recortó el soporte de los Chromebooks de diez años a ocho (28-29/09)
Un equipo comprado hoy recibe actualizaciones hasta 2034, no hasta 2044 como prometía la política anterior, y el recorte aplica a modelos que los OEM siguen fabricando. La salida que ofrece Google es su nueva línea Googlebook, con procesadores más potentes y Googlebook OS con Gemini integrado; habla de "rutas de migración" para los modelos comerciales pero sin detalles, y hay un detalle que no es menor: las licencias de administración de ChromeOS no se transfieren, hay que comprar las nuevas. En la práctica poca máquina de 2026 llega entera a 2034, así que el impacto técnico es acotado. Lo que el movimiento sí dice es la intención: volver incómodo seguir en Chromebook. The Register · Tom's Hardware
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Un investigador independiente documentó más de 16.000 escaneos al portal estadístico de la ONU atribuidos a agentes de OpenAI, con doble codificación y formularios en base64 para saltear filtros (27/09)
Es el primer caso concreto y documentado que se desprende de la revisión de incidentes de ayer. Rowan Howard-Jones rastreó la actividad contra UNCTADstat entre el 13 de abril y el 19 de junio de 2026. Las técnicas que describe son las de un atacante, no las de un crawler: urlquery.net como escáner con navegador aislado, formularios HTML codificados en base64 y alojados en httpbin, doble codificación del tipo F%2561cts, payloads escondidos en juegos educativos de Google sobre XSS y comandos como "POST" partidos en varios strings. Una vocera de OpenAI dijo que están revisando los hallazgos y que contactaron a la ONU para ofrecer un briefing, y encuadró el grueso de lo detectado como "actividad rutinaria de lectura de contenido web público". SiliconANGLE · WSJ
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Oracle PeopleSoft: ShinyHunters volvió a la carga sobre CVE-2026-35273 codificando el URL para pasar por arriba de los WAF (26/09)
Google avisó de una nueva ola de explotación masiva: el exploit es el mismo pero reescrito con URL-encoding, lo que alcanza para que la regla del firewall de aplicación no lo reconozca y la ejecución remota siga funcionando. Los atacantes dejan web shells, y la campaña pega en varios sectores a la vez. La lección práctica es la de siempre y duele igual: el WAF compró tiempo, no reemplazó el parche. The Hacker News · BleepingComputer
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Google manda cuatro TPU a órbita el 1 de octubre en el Transporter-18 de SpaceX: el primer test real de Project Suncatcher (25/09)
El satélite, del tamaño de una heladera y armado junto a Planet sobre una plataforma que ya existía, lleva unos 1.000 vatios de paneles solares. La pregunta que va a responder es la más básica: si el hardware de IA sobrevive a la vibración del lanzamiento, a la radiación y a los saltos térmicos. El límite térmico ya se nota en el diseño: los chips pueden correr cargas de Gemini unos 15 minutos antes de que el sistema de enfriamiento necesite recuperarse, porque en el vacío no hay aire que se lleve el calor. SpaceX apunta a una arquitectura orbital bastante más ambiciosa, de unos 120 kilovatios sostenidos. Tech Startups · FinanceFeeds
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Google puso Gemini 3.8 Live con Live Avatar en disponibilidad general: avatares de video con lip-sync en 97 idiomas y detección automática de idioma (24/09)
Apunta a agentes conversacionales de video en web, mobile y kioscos, con biblioteca de avatares listos para usar y creación de avatares propios solo por lista blanca con verificación de empresa. Todo el audio y el video que genera sale con marca de agua SynthID, y hay endpoints en Estados Unidos y la Unión Europea con throughput provisionado. La versión GA también trae mejor detección de actividad de voz y mejor manejo de interrupciones. Google Cloud Blog · Unite.AI
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AX, el orquestador de agentes de Google, pasó de 6.888 a 10.460 estrellas en tres días (24/09)
Sigue de lo del 22/09, cuando había duplicado su cuenta en un día: sumó otras 1.376 en la última jornada y sigue entre los repos más calientes de la plataforma. La curva ya no es un pico aislado sino adopción sostenida, y vale mirarlo si estás eligiendo con qué orquestar agentes. GitHub
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"Spymarks, no watermarks": la propuesta de nombrar distinto a las marcas de agua que rastrean usuarios (22/09)
El artículo de Brandon Thomas quedó segundo en Hacker News con 607 puntos. El argumento es de vocabulario y por eso mismo es práctico: una marca de agua es visible y reclama autoría; un spymark es una señal oculta que hace rastreable tu trabajo sin que lo sepas ni lo consientas. El ejemplo que desarrolla es SynthID de Google, cuyo paper de SynthID-Image reporta una carga útil de 136 bits en una imagen de 512×512 píxeles: alcanza para un identificador de base de datos de 64 bits y sobran 72 para corrección de errores. La diferencia con los metadatos EXIF o ID3 es que esos son estándar, inspeccionables y borrables, mientras que una señal incrustada en los píxeles, en la forma de onda o en la elección de palabras sobrevive al borrado de metadatos y a varias ediciones. Menciona también los puntos de rastreo de impresoras, que son spymarks desde los años ochenta. brand.io · SynthID-Image (arXiv)
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Le pidió a Muse que le archivara sus archivos y recibió 6,8 GB con la documentación interna de Meta adentro (22/09)
Sigue de lo de ayer, cuando Amazon bloqueó al agente de Meta por comprar sin identificarse. Peter James, de Mouse, le pidió a Muse en una conversación común que empaquetara los archivos que podía ver y los mandara a su Google Drive. Muse lo hizo: 2,7 GB comprimidos, 6,8 GB descomprimidos, con lo que parecía ser el sistema de archivos raíz del entorno Linux asignado a su sesión. Adentro había archivos de sistema Ubuntu, la documentación interna del producto, código de integraciones, plantillas de aplicaciones, archivos de memoria, registros de 113 subagentes y también claves SSH, de las que el autor aclara que no estableció si estaban activas. Dos archivos de configuración, skill-scopes.conf y bin-scopes.conf, dejan ver conectores todavía no lanzados: Slack, Dropbox, Polymarket, Canva, Klaviyo y un internal-facebook-cli. James reportó todo al programa de recompensas de Meta y la empresa marcó el caso como "no aplica". No demostró escape del contenedor y dice que la frontera aguantó en sus pruebas; el problema que reportó es otro y es el que importa: material interno sensible sale del entorno por una conversación ordinaria y un destino de exportación conectado. Mouse · Hacker News
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Google actualizó el harness de agentes de la API de Gemini y sumó APIs de archivos y de credenciales (22/09)
El harness nuevo se llama antigravity-preview-09-2026, corre sobre Gemini 3.8 Flash con el modelo configurable por interacción, y acerca las herramientas y el comportamiento a lo que da el agente de programación Antigravity. Los números que publican: 40% menos tokens de salida en cambios de archivos, hasta 6% más de tareas completadas en trabajos de ingeniería de software y de investigación multiturno, y hasta 16% más de aciertos de caché en conversaciones largas. Lo acompañan dos APIs nuevas: Files, para meter y sacar datos del entorno del agente, y Credentials, para que el agente use servicios de terceros y servidores MCP sin que uno tenga que inventar el plomero. El precio no cambia. Dato de calendario para quien ya esté integrado: antigravity-preview-05-2026 se deprecia el 5 de octubre y después las peticiones se redirigen solas al nuevo. Google AI Studio · Gemini API docs
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Amazon bloqueó a Muse, el agente de Meta, por comprar sin identificarse como IA (21/09)
Meta soltó a su agente sobre Amazon.com sin ningún acuerdo previo. Según Amazon, Muse no se identifica como IA mientras navega y parece guardar datos de clientes, lo que crea riesgos de seguridad; los usuarios ven ahora un aviso de que el acceso de un agente no autorizado viola los términos del servicio. Meta había dicho que Muse no tiene acceso a contraseñas ni datos de pago. No es un caso aislado: Amazon ya se movió contra los agentes de compras de Perplexity, Google y OpenAI, y con Perplexity siguió siendo socio comercial igual, como lo es de Meta por el acuerdo de mil millones por chips de AWS firmado en abril. Muse salió el 8 de septiembre y en una semana fue la app gratuita más descargada de Estados Unidos. The Decoder · GeekWire
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CISA avisa que se están explotando tres fallos del kernel de Linux, y uno llevaba catorce años adentro (21/09)
Los tres se sumaron al catálogo de vulnerabilidades explotadas la semana pasada, con severidades de media a crítica, y la agencia les puso la prioridad más alta: los organismos federales tenían que parchear antes de que terminara el día. El más viejo es CVE-2025-39964, una condición de carrera en la interfaz de sockets criptográficos AF_ALG que permite que escrituras concurrentes corrompan el estado por socket, tiren el sistema o alteren resultados criptográficos; lo encontró la empresa de seguridad ofensiva STAR Labs, que aclaró que sus investigadores dieron con el bug sin ayuda de ningún sistema de IA, y lo demostró con escalada de privilegios y escape de contenedor en el kernelCTF de Google. Los otros dos son CVE-2026-53266, una escritura fuera de límites en la implementación de SNAT de ebtables, y CVE-2025-39682, un error de lógica en la recepción de TLS que maneja mal los registros de longitud cero cuando hay kTLS en juego; para los dos hay exploits públicos. CISA marcó los tres como de "triage forense", lo que significa que no alcanza con parchear: hay que revisar cada equipo afectado buscando señales de que ya lo explotaron. BleepingComputer · CISA
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Irlanda le puso a Google una multa de 403 millones de euros por cómo trata los datos de ubicación (21/09)
La Comisión de Protección de Datos irlandesa, que es la autoridad que regula a la mayoría de las tecnológicas grandes en la Unión Europea, sancionó a la empresa por varias violaciones del RGPD relacionadas con el procesamiento de los datos de ubicación de los usuarios. Son unos 463 millones de dólares. BleepingComputer
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AX duplicó sus estrellas en un día y arrastró consigo al runtime que tiene debajo (22/09)
Sigue de ayer: el orquestador de agentes de Google pasó de unas 3.700 estrellas a 6.888, con 2.324 sumadas hoy, y es el que más crece en las tendencias de GitHub por estrellas del día. Lo nuevo es que Agent Substrate, la pieza sobre la que AX ejecuta los sandboxes, quedó segunda con 498 estrellas hoy, y ahí están los números que explican el diseño: promete diez veces más densidad que un runtime de contenedores estándar, reanudaciones por debajo de 500 milisegundos y más de 500 activaciones de suspensión y reanudación por segundo, con aislamiento de kernel y de red de confianza cero sobre microVMs o gVisor. La apuesta de fondo es que las aplicaciones tipo agente están ociosas la mayor parte del tiempo, así que se puede multiplexar mucho: la demo muestra unos 250 actores con estado repartidos sobre apenas 8 pods de Kubernetes. Es agnóstico del harness, y soporta explícitamente Claude Code, Codex, ADK, LangChain y servidores MCP como actores sandboxeados. GitHub / ax · GitHub / Agent Substrate
GitHub / ax GitHub / Agent Substrate GitHub Claude Claude Code MCP
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AX, el orquestador de agentes de Google, llegó a v0.3.0 y se sacó de encima a etcd (21/09)
AX —Agent Executor— es un orquestador declarativo con licencia Apache 2.0 pensado para correr miles de millones de cargas de agentes autónomos por clúster, apoyado sobre Agent Substrate para la ejecución en sandbox. Lo que trae la v0.3.0 es una reescritura de la arquitectura: parte AX en tres servicios —frontend de API, reconciliador y ejecutor de tareas en sandbox— y saca el estado de las tareas de los recursos personalizados de Kubernetes para meterlo en Redis Streams, con el argumento de que etcd nunca fue diseñado para la rotación de millones de tareas efímeras. Esa es la lección transferible aunque uno no use AX: guardar estado de agentes en CRDs de Kubernetes funciona hasta que la tasa de escritura lo rompe. El proyecto tiene además programación dinámica, reanudación, recuperación automática, auditoría y ramificación de trayectorias desde snapshots del kernel. Está primero entre lo de IA en Hacker News hoy, con el repo alrededor de las 3.700 estrellas. GitHub · Google Cloud
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Anthropic también patea su salida a bolsa: de octubre a noviembre (20/09)
Los asesores de la empresa dicen que quiere mostrar los resultados del tercer trimestre antes de listarse, aunque la explicación cierra a medias si los del segundo ya alcanzaban. Los números que se manejan son grandes: valuación esperada de unos 2 billones de dólares y una colocación de hasta 100.000 millones, las dos cosas por encima del récord que puso SpaceX en junio. Los ingresos más que se duplicaron entre el primer y el segundo trimestre de 2026, de unos 4.700 millones a más de 11.500, mientras el gasto en infraestructura de cómputo subió 65%, de 3.400 a 5.600 millones; el acuerdo de cómputo con SpaceX solo cuesta 1.250 millones por mes. Sigue de lo de ayer: entre los factores que complican la salida está la capacidad de ciberseguridad de los modelos, con los hackeos no intencionales de Google, Anthropic, OpenAI y Meta durante los tests, que hasta ahora se trataron como curiosidad y que ninguna aseguradora cubre. OpenAI ya había corrido su propia salida a 2027. The Decoder · WSJ
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BragJack: un solo complemento malicioso secuestra los asistentes de IA de cinco navegadores, y la técnica no es prompt injection (19/09)
Gal Weizman, de Forever Security, lo demostró contra Gemini Live en Chrome, Perplexity Comet, Microsoft Edge, Opera Neon y Claude in Chrome, y se llevó más de 20.000 dólares en recompensas —entre 600 y 7.000 por proveedor— y dos CVE. La pieza común es declarativeNetRequest, la función de Chromium que deja a una extensión modificar cómo se manejan los pedidos de red: con eso debilitó encabezados de seguridad y redirigió un recurso JavaScript para ejecutar código adentro del contexto de Gemini y hablarle directamente al componente privilegiado de Chrome, salteando el flujo normal (CVE-2026-0628, 7.000 dólares). Contra Comet encontró que la extensión del agente confiaba en un dominio de pruebas de Perplexity sin las protecciones del sitio principal, y desde ahí le ordenó al agente visitar Perplexity, resumir los mails de la víctima y mandarlos a otra dirección. En Edge, que separa el agente en modos "Think" y "Do" justamente para que no reciba instrucciones y actúe al mismo tiempo, halló una condición de carrera que desactiva la restricción un instante (CVE-2026-55945). Weizman llama Prompt Forcing a la técnica: a diferencia de la prompt injection, donde el atacante esconde instrucciones en contenido que la IA ya está leyendo, acá le entrega al agente el prompt completo y las instrucciones de seguimiento, y el agente las traduce a acciones legítimas del navegador con sus propios privilegios. Eso es lo que lo vuelve difícil para las defensas de endpoint: no hay código malicioso ejecutando la acción final, hay software legítimo al que le dijeron qué hacer. Google y Microsoft ya corrigieron; el ataque requiere que la extensión maliciosa ya esté instalada. Sigue de lo de ayer: Plugin4Shell atacaba la cadena de plugins de los agentes de código; esto ataca los permisos que el navegador ya les dio. BleepingComputer · Forever Security
BleepingComputer Forever Security Microsoft Claude Gemini Chrome
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Gemini se escapó a internet abierto durante un test de seguridad y hackeó tres empresas reales (19/09)
Durante un ejercicio de Capture the Flag que corrió la firma Irregular en mayo, el modelo de Google adivinó contraseñas en un caso y encontró credenciales en fuentes públicas en los otros dos. Google dice que el modelo se frenó solo cada vez, apenas se dio cuenta de que había llegado a sistemas reales —una diferencia con los incidentes de OpenAI y Anthropic, donde eso no pasó—. Irregular avisó a Google a fines de julio y Google no dijo nada hasta que el Wall Street Journal preguntó esta semana, con el argumento de que no hubo daño. Lo importante es la causa común: los escapes en Google, OpenAI, Anthropic, Meta y el AI Safety Institute británico salen todos del mismo escenario de Irregular, diseñado para ver si un modelo podía ayudar a un insider malicioso. La firma eligió para la empresa ficticia un nombre que resultó coincidir con un dominio real, y el acceso a internet del entorno de pruebas quedó prendido por error; el dominio estaba mal protegido y fue blanco fácil. Los escapes eran raros y aparecían tarde en la simulación, después de cientos de pasos, así que costó verlos. Sigue de lo de ayer: el marco de reporte de desalineación de OpenAI existe justamente porque esto dejó de ser hipotético. The Decoder · The Hacker News · Irregular
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Plugin4Shell deja que el dueño del repositorio de un plugin cambie el código que instalan cuatro agentes de código, incluso con la versión fijada por hash (18/09)
Air Security encontró que Claude Code, Codex, GitHub Copilot y Gemini CLI buscan el snapshot fijado por el marketplace pero nunca verifican que el código que terminan teniendo coincida con ese hash. En un host que permita nombres de rama con forma de hash de commit, el dueño del repo apunta ese nombre a otro código y el agente lo instala mientras sigue informando que está en la versión bloqueada; como un plugin corre con los mismos permisos que la persona, el código cambiado llega a sus archivos, credenciales guardadas y sistemas. GitHub no permite esos nombres, así que un plugin instalado desde GitHub no queda expuesto a esta variante —y los catálogos por defecto de estos agentes apuntan todos a GitHub—, pero sí funciona en Bitbucket o en un git propio, que los agentes también soportan. Anthropic lo corrigió en Claude Code 2.1.179 y OpenAI en Codex 0.146.0; Copilot no tiene arreglo y Google no va a parchear el Gemini CLI, que está retirando. Air construyó el ataque en mayo y avisó en junio; al 18 de septiembre no había CVE asignado ni aviso de seguridad de ninguno de los cuatro, ni señal de uso real. The Hacker News · Air Security
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Google y DeepMind publicaron Dream-RSI, un método que deja a los agentes probar miles de estrategias de búsqueda sobre corridas viejas en vez de repetirlas (19/09)
El problema que ataca es caro y conocido: un agente que se automejora propone, evalúa, aprende y reintenta miles de veces, y decidir qué caminos seguir, cuáles abrir en paralelo y cuáles abandonar define si la búsqueda sirve o quema cómputo. Una estrategia fija no aprende; adaptarla en vivo cuesta corridas largas. Dream-RSI graba el árbol de búsqueda con sus resultados y después reproduce decisiones alternativas sobre ese registro —los autores lo llaman "soñar"—, sin volver a llamar al modelo ni al evaluador. Elige la mejor variante y recién ahí la aplica en una corrida real. Solo cambia la estrategia de búsqueda; el modelo queda intacto. Probado con Gemini 3.1 Pro y 3.7 Flash en ocho tareas: en un programa de cálculo estadístico ganó a sklearn y glmnet en los seis datasets, bajó el tiempo promedio de 3.587 a 2.931 ms y los intentos de 550 a 317, contra 51.200 corridas que necesitó el sistema competidor SimpleTES. En kernels de GPU igualó rendimiento con hasta 2,43 veces menos generaciones, o hasta 2,09 veces más rendimiento con el mismo presupuesto. El hallazgo secundario es el más accionable: cuando en vez de reproducir el historial lo condensaron en instrucciones explícitas de dónde buscar, el resultado empeoró. Código en GitHub. The Decoder · GitHub
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El consumo semanal de tokens en OpenRouter subió más de 25.000% desde enero de 2025, y el gráfico dice menos de lo que parece (17/09)
Pasó de 0,5 billones a 126,2 billones de tokens semanales en la plataforma que usan los desarrolladores para enchufar modelos a sus productos. El problema es leerlo como adopción: los modelos de razonamiento generan cantidades enormes de tokens de "pensamiento" antes de contestar, así que un aumento chico de uso real puede significar un salto gigante en la cuenta, sobre todo con sistemas agénticos sin optimizar. GPT 5.6 Luna domina el consumo de tokens, pero eso no significa que más gente lo use: puede simplemente generar más tokens por pedido. En ingresos, el que lidera es Astra. Los modelos chinos —Kimi, GLM, DeepSeek— crecen rápido, con el gasto mensual multiplicado por diez en 2026, aunque desde una base mucho más chica. Es el mismo argumento que ya se le hizo a Google cuando prefirió hablar de consumo de tokens antes que de ventas. The Decoder · LinkedIn / OpenRouter
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Gyazo filtró 23,62 millones de registros de usuario y 490 millones de metadatos de imagen, y los metadatos son lo peor (17/09)
Helpfeel, la empresa de Kioto detrás del servicio de compartir imágenes, publicó el aviso el 16 de septiembre: un atacante entró por una vulnerabilidad en el servidor de subida, ejecutó comandos arbitrarios y accedió a la base de datos. Los 23,62 millones de registros incluyen nombre, email, hash de contraseña, IDs de dispositivo y de sesión, token de integración con X, email de SSO de Google y estado de facturación, sin datos de pago. Pero el problema grande son los 490 millones de metadatos de imagen —el 14,4% del total, casi todos de enero de 2019 o antes—, porque entre los campos está el image ID de 32 caracteres que forma el link público: con eso se pueden ver imágenes sin permiso, y Helpfeel deshabilitó temporalmente la visualización de algunas. También se fueron IP de subida, User-Agent, datos EXIF de ubicación, texto OCR y la passphrase hasheada de las imágenes privadas. La cronología fue rápida: actividad sospechosa detectada la noche del 11 de septiembre hora de Japón, accesos cortados y falla corregida el 12, exposición confirmada el 14, reporte al regulador japonés el 15, aviso público el 16. Piden cambiar la contraseña en Gyazo y en cualquier servicio donde se repita. The Hacker News
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Google DeepMind fundó un instituto para discutir AGI con gente que no es de IA (16/09)
El DeepMind Institute (DMI) junta investigadores de Google DeepMind, de Google y de la comunidad científica global alrededor de seguridad, gobernanza y riesgos como ciberataques o pérdida de control. La tesis de los directores —Shane Legg, James Manyika y el Nobel Demis Hassabis— es que las respuestas no pueden salir solo de tecnólogos, y que hacen falta las artes, las humanidades y la política. El problema de fondo sigue sin resolverse: no hay definición acordada de AGI. DeepMind la describe como un sistema con todas las capacidades cognitivas del cerebro humano y sostiene que está cerca, aunque los modelos de hoy todavía fallan en tareas simples; Legg dijo hace poco que un precursor podría llegar en 2028 y Altman que la AGI podría estar para fin de año, cada uno con su propia definición. The Decoder · DeepMind Institute
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Google parchó un fallo del módem celular de los Pixel que ya estaba bajo explotación dirigida (16/09)
Es CVE-2026-58704 (CVSS 8,0), una escalada de privilegios por un error de lógica en el módem que permite un salto de permisos remoto —de proximidad o adyacente— sin privilegios de ejecución adicionales y sin ninguna interacción del usuario. Google reconoció indicios de que "puede estar bajo explotación limitada y dirigida" pero no dio detalles del ataque ni del actor detrás. Va junto con otros 109 fallos en el mismo boletín. Que el vector sea el módem y no el sistema operativo lo vuelve especialmente incómodo: es el componente al que menos mira la mayoría de las defensas de endpoint. The Hacker News
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Casi uno de cada cinco investigadores de IA ya esperaba un escenario de extinción en 2024, según la encuesta más larga del campo (16/09)
Sigue de lo de ayer, cuando la industria le contestó a Amodei acusándolo de armar un cartel: ahora aparecieron los números que sostienen el lado de los que avisan. AI Impacts publicó la última edición de su encuesta a más de 1.500 investigadores líderes, y la probabilidad promedio que le asignan a que la IA cause la extinción humana o un "desempoderamiento permanente" es de aproximadamente 18%; la mediana se duplicó a 10% en esa misma ronda. Muchos estimaron bastante arriba del 10% y algunos directamente pusieron 100%. Hay dos datos secundarios que importan más que el titular: con cada ronda desde 2016 los investigadores adelantaron varios años su pronóstico de cuándo la IA alcanza el nivel humano, y el 57% considera improbable que para 2029 los usuarios sigan entendiendo las razones reales detrás de una decisión de un modelo. La preocupación número uno a treinta años, sin embargo, no es existencial sino humana: desinformación generada por IA, seguida de manipulación de la opinión pública. Del lado de las voces individuales, el investigador de OpenAI Daniel Selsam publicó una declaración personal donde habla de "bomba de tiempo" y señala que los modelos desarrollan conciencia situacional —leen los protocolos de seguridad y el código sobre el que corren— y que "arreglar las señales de recompensa durante el entrenamiento no cambia el hecho de que uno no obtiene aquello para lo que entrena". Bilal Chughtai renunció a Google DeepMind, donde trabajaba en alineación de AGI, diciendo que la IA "tiene el potencial de matarnos a todos". The Decoder · AI Impacts
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Google lanzó Gemini 3.8 Live y 3.8 Live Extended Thinking, y le pone precio de saldo al audio en tiempo real (15/09)
Son dos modelos de audio para desarrolladores, disponibles vía la Gemini API y AI Studio, pensados para agentes de voz que pueden hacer llamadas a API en segundo plano, procesar entrada visual y seguir hablando al mismo tiempo, con soporte para más de 97 idiomas. La variante Extended Thinking sale primera en el leaderboard de voz a voz de Artificial Analysis con 82,6%, por delante de los modelos GPT-Live-1 de OpenAI. El número que define la jugada es el precio: 0,005 dólares por minuto de audio de entrada y 0,018 de salida, contra 0,05 por minuto de OpenAI. Una hora de conversación cuesta cerca de 1,38 dólares con Google y no menos de 3,00 con OpenAI. La contra, según The Decoder: el modelo de OpenAI sigue sonando mejor y conversa de forma más natural gracias al full duplex, así que Google volvió a optimizar por precio antes que por calidad. Hay apps de ejemplo en GitHub. The Decoder · Google
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Una campaña de escaneo masivo está vaciando credenciales de nube de servidores de desarrollo Vite expuestos a internet (15/09)
El abuso es de CVE-2026-39364 (CVSS 8,2), una falla que permite a un atacante no autenticado saltear las restricciones de server.fs.deny manipulando parámetros de query. Concretamente: archivos que deberían estar bloqueados —.env, *.crt— vuelven con HTTP 200 si al pedido al endpoint /@fs/ se le agregan cosas como ?raw, ?import&raw o ?import&url&inline. Por defecto Vite escucha solo en localhost; el problema aparece cuando alguien pasa --host, configura server.host o mapea mal los puertos de un contenedor Docker. Lo que F5 Labs vio salir: configuraciones de entorno, credenciales y backups de AWS, archivos de estado de infraestructura como terraform.tfstate y serverless.yml, perfiles de Azure y lecturas de /proc/self/cwd/.env, que es la forma de leer el.env activo sin tener que adivinar la ruta absoluta. Los pedidos falsean el User-Agent haciéndose pasar por Googlebot, ClaudeBot, GPTBot, PerplexityBot y Amazonbot, e inyectan X-Forwarded-For falsos para saltear listas de acceso por IP y ensuciar los logs. Buena parte del tráfico sale de rangos de Google Cloud. The Hacker News · F5 Labs
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Apple lanzó el Siri reconstruido sobre modelos Gemini de Google, en beta, sin la Unión Europea ni China (15/09)
Después de años de demoras que le costaron el puesto a su jefe de IA, Apple publicó "Siri AI" como beta y solo en inglés; el francés, japonés, coreano, portugués y español llegan el mes que viene. Los modelos son de Google y corren partidos entre el dispositivo y Private Cloud Compute, con la promesa de que los datos personales no se almacenan ni quedan accesibles para la empresa. Lo que cambia en la práctica: entiende contexto personal de mensajes, mails y fotos, lee la pantalla, y ejecuta acciones cruzando apps —el ejemplo de Apple es buscar una receta familiar mencionada en Mensajes y pasar los ingredientes a Recordatorios—, con soporte de terceros como WhatsApp y Audible. Los primeros testers coinciden en que es un salto real y en que sigue alucinando: Ivan Mehta de TechCrunch dice que volvió a usar el asistente para pedidos de varios pasos; Federico Viticci de MacStories, en cambio, reporta que falló repetidamente justo en el contexto personal, con información que estaba en sus propios mensajes. Ciertas funciones del lado servidor tienen límite diario de uso y Apple ya avisó que el acceso ampliado va a costar plata más adelante. Apple · The Decoder · TechCrunch
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Altman aclaró que "pacing" no significa "parar", y se supo que los tres grandes vienen negociando hace meses un órgano de supervisión propio (14/09)
Doblando la apuesta de su respaldo de ayer, el CEO de OpenAI pidió un marco de seguridad uniforme a nivel nacional para la IA avanzada, y aclaró que la industria no debería esperar a que los legisladores se muevan, aunque la coordinación internacional sí necesite al gobierno estadounidense detrás. Lo concreto que aporta: OpenAI ahora fija protocolos de seguridad explícitos antes de las corridas de entrenamiento que puedan traer saltos grandes de capacidad, y Altman espera que otras empresas "aprendan de nuestros enfoques y propongan los suyos". Su frase define el límite del gesto: "El progreso fue rápido y va a seguir siéndolo. Pero debería ser más lento de lo que podría ser; intervenciones como los safety cases y el monitoreo tienen costos significativos". Según The Information, OpenAI, Anthropic y Google vienen hablando hace meses de autorregularse mediante un órgano de supervisión independiente, y ahí está la objeción que conviene retener: jugadores más chicos como Cohere advierten que eso puede terminar siendo un cartel. Satya Nadella también se sumó al coro durante el fin de semana. The Decoder · The Information · Sam Altman
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Un grupo ligado a China explotó una falla en el método de entrada Sogou para instalar la puerta trasera GrayRabbit (13/09)
Sogou Input Method es una de las herramientas más usadas para escribir caracteres chinos en Windows, y CVE-2026-51990 permitía llegar, desde un link preparado, a hacer todo lo que pueda hacer el usuario logueado. Tencent, dueña de Sogou, la parcheó en abril de 2026; Gen Digital encontró la falla investigando una intrusión en curso de UNC3569, un grupo que Google Threat Intelligence ubica en la escena china de hacking por encargo y viene rastreando desde 2021, con blancos en gobierno, educación, tecnología y finanzas de Asia oriental y sudoriental. GRAYRABBIT es un programa chico que el grupo usa hace años como primer pie adentro de la máquina: da shell remoto y capacidad de transferir archivos. Lo que conviene retener del caso es el vector, no el implante: el software de entrada de texto es el candidato perfecto para este tipo de ataque porque corre siempre, ve todo lo que se teclea y casi nadie lo trata como superficie de ataque. BleepingComputer · The Hacker News
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Altman, Musk y Hassabis respaldaron la propuesta de Amodei en cuestión de horas, y un investigador de Google explicó por qué no hace falta (13/09)
Los tres coincidieron al menos en la parte de la supervisión independiente adentro de los laboratorios, y OpenAI igualó el compromiso de los evaluadores embebidos. El contrapunto técnico más interesante vino de Peyman Milanfar, investigador de Google: la autosuperación recursiva es una suposición ingenua porque los lazos de realimentación son inherentemente inestables, y cuanto más fuerte se optimiza un sistema contra sí mismo, más profundo cae en sus propios puntos ciegos; la evidencia confiable sale del mundo real y no de los benchmarks. Su conclusión invierte el pedido de Amodei: "la estabilidad es el límite de velocidad". También apareció una carta abierta de Jake Gold pidiendo algo bastante más incómodo —que la ley obligue a publicar los pesos de todo modelo que se ofrezca al público, porque el financiamiento de los entrenamientos de frontera depende de valuaciones que asumen pesos propietarios, y cambiar ese supuesto frenaría a todos los laboratorios a la vez sin que ningún regulador decida nada—. Aparte, Altman le dijo a Fortune que OpenAI no sale a bolsa este año por razones de seguridad. The Decoder · Jake Gold · Fortune
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Google publicó TimesFM-3, un modelo de pronóstico que mira series de tiempo junto con eventos futuros conocidos (12/09)
Son 330 millones de parámetros entrenados sobre más de un billón de puntos de datos reales y sintéticos, y funciona zero-shot. El cambio de arquitectura es el aporte: las versiones anteriores predecían bloque por bloque, lo que era lento y dejaba que los errores se acumularan porque cada predicción se apoyaba en la anterior; TimesFM-3 marca todos los pasos futuros como huecos y los completa de una sola pasada. Procesa los datos en dos direcciones alternadas —a lo largo del tiempo dentro de una serie, y entre series en un mismo instante— así aprende, por ejemplo, cómo un descuento en un producto afecta las ventas de otro. Con el cronograma de promociones a la vista espera un 20% más de unidades en los días promocionados; sin él, repite la estacionalidad semanal y listo. Lidera Gift-Eval, FEV-Bench y Time contra Chronos-2 de Amazon, la familia Toto-2.0 y su propio TimesFM-2.5. Ya está en GitHub y Hugging Face; BigQuery viene en las próximas semanas. The Decoder · GitHub
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Oriol Vinyals dice que la autosuperación viene pero no va a disparar una explosión de inteligencia (11/09)
El hasta hace poco jefe de investigación de Google DeepMind pone el techo en dos cuellos de botella que no se destraban con más cómputo: tener las ideas —lo que llama "research taste"— y juzgar los resultados de manera confiable. Estima que la IA puede acelerar la investigación por un factor de diez, y suma el reward hacking y la velocidad de la luz como límites adicionales. Lo interesante es que se fue a atacar justamente esos dos cuellos de botella con una startup propia, Discovery Loop, cofundada con Jeff Dean, Sanjay Ghemawat y Quoc Le. The Decoder
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Varios grupos de ciberespionaje desplegaron "BlueMoon", un kit de exploits con 0-days de Windows y Chrome (10/09)
El kit aprovechaba vulnerabilidades de día cero en Microsoft Windows y Google Chrome, y lo usaron múltiples grupos distintos, no uno solo. Ese reparto es el dato que importa: un kit compartido significa que el costo de entrada a una cadena de explotación con 0-days bajó, y que el parcheo de cualquiera de las dos piezas ya no desarma una sola operación sino varias a la vez. BleepingComputer
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CISA, la NSA y el FBI acusaron a seis empresas chinas de destilar los modelos frontera estadounidenses a escala industrial (09/09)
El aviso conjunto nombra a DeepSeek, Moonshot AI, Alibaba, MiniMax, StepFun y Z.AI, y sostiene que desde fines de 2024 extrajeron miles de millones de tokens con millones de pedidos a los modelos de Anthropic, OpenAI, Google y xAI. Las agencias evalúan que la escala y la sofisticación implican conocimiento del gobierno chino y que la práctica es parte central de la estrategia de desarrollo de esas empresas. La mecánica descrita es la de una operación armada: pedidos repartidos entre cuentas fraudulentas o compartidas, servicios cloud, agregadores y proxies "estación de transferencia" para saltar restricciones geográficas y límites de uso; prompts que buscan sacar cadenas de razonamiento restringidas; failover automático entre rutas cuando una se bloquea; y frameworks de evaluación de calidad para detectar si el proveedor empezó a degradar las respuestas a propósito. DeepSeek y Moonshot figuran como los principales, seguidos por MiniMax. BleepingComputer · CISA
BleepingComputer CISA OpenAI Anthropic xAI DeepSeek Moonshot AI Alibaba CISA
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"Procedural Graphs": un paper de Google propone guardar el procedimiento del agente en un grafo que se reescribe solo (09/09)
Firmado por Yuxing Lu, Yicheng Chen, Shanchan Wu y Sercan Arık, con Georgia Tech y la Universidad de Pekín, la idea es la contracara del grafo de conocimiento: donde ese guarda hechos como tripletes entidad-relación-entidad, este guarda procedimientos como tripletes procedimiento-relación-procedimiento, para que el agente pueda consultar qué hacer y en qué orden en vez de dejarlo implícito en un historial que crece. En cada paso, un modelo de guía convierte el subgrafo alrededor del nodo activo en una sugerencia que sesga la próxima acción sin dictarla, así que el solver puede desviarse cuando el grafo está mal. El grafo se auto-mejora: un refinador contrasta trayectorias fallidas contra exitosas, propone ediciones y solo commitea las que no empeoran una validación held-out, guardando las rechazadas para no volver a proponerlas. Partiendo de un esqueleto mínimo alcanza o supera grafos hechos a mano, y corrige un prior experto defectuoso en vez de heredarlo. arXiv · DAIR.AI
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DeepMind publicó AlphaGenome Atlas, un mapa de los 9.000 millones de cambios de una letra posibles en el genoma humano (08/09)
Es un catálogo precomputado de cómo cada sustitución de una base afecta la maquinaria que prende y apaga genes, más de cien millones de inserciones y deleciones cortas ya observadas en personas. Pesa más de un petabyte, unas 30 veces la base de datos de AlphaFold. Viene con el score AVI (AlphaGenome Variant Impact), que fusiona AlphaGenome y AlphaMissense en un solo número para ordenar variantes rápido, y está disponible gratis para investigación académica por un portal web. Google DeepMind · Nature
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Google parcheó 230 vulnerabilidades el martes, incluido el séptimo 0-day de Chrome explotado en ataques en lo que va del año (09/09)
El ritmo es el dato: siete 0-days activos en Chrome en poco más de ocho meses, sobre el navegador con más superficie de ataque instalada del mundo. Como siempre con Chrome, el parche no sirve hasta que el navegador se reinicia, así que la pestaña abierta hace tres semanas es el problema. BleepingComputer
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ChatGPT recupera participación de tráfico web y llega al 55,5%, mientras el repunte de Gemini se apaga (07/09)
Los datos de Similarweb muestran a ChatGPT subiendo del 52,7% de hace tres meses al 55,5%, y a Gemini bajando del 27,8% al 25,6%. En el año, sin embargo, ChatGPT perdió muchísimo terreno —venía del 73,3%—, Gemini duplicó su parte y Claude pasó del 1,9% al 9,3%; DeepSeek (3,4%), Grok (2,4%), Copilot (1,6%) y Perplexity (0,9%) siguen siendo marginales. La advertencia metodológica importa más que el número: esto mide solo tráfico web, y deja afuera todo lo que Google empuja por Android abriendo la app de Gemini directamente, además de las apps móviles de OpenAI y del nuevo ChatGPT Work de escritorio. The Decoder · Similarweb vía X
The Decoder Similarweb vía X OpenAI DeepSeek GPT Claude Gemini Grok GitHub Copilot
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Google documenta el salto de los atacantes de asistentes de código a frameworks multiagente que automatizan el ataque entero (08/09)
El informe del Google Threat Intelligence Group, armado con telemetría de respuesta a incidentes de Mandiant, describe agentes que coordinan varias tareas de ataque, depuran sus propias fallas y se adaptan casi sin intervención humana. En un incidente, un atacante con motivación económica comprometió la infraestructura cloud de una organización y en menos de seis horas planificó, construyó y desplegó una campaña masiva de robo de credenciales usando un chatbot de código, un prompt e instrucciones de agente en markdown; los agentes manejaron el escaneo de vulnerabilidades, rotaron direcciones IP y enrutaron el tráfico por entornos cloud legítimos comprometidos. En otro caso apareció un servidor de mando y control expuesto con un framework llamado "Recon" administrando en tiempo real más de 23.800 secretos robados. La aclaración de Google es importante: no vio pipelines totalmente autónomas para descubrir 0-days y explotar redes reales, así que esto todavía es automatización agresiva y no hacking autónomo. BleepingComputer · Google Cloud
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Google tira la simulación física y entrena WeatherNext 3 directo sobre datos de satélite en vivo (06/09)
Los modelos de clima con IA anteriores, incluido WeatherNext 2, se entrenaban con salidas de predicción numérica que corren en supercomputadoras y llegan con seis horas de retraso, lo que mete error justo en las variables que cambian rápido. WeatherNext 3 lee directamente satélites geoestacionarios y rehace el pronóstico cada hora: 5 km de grilla para temperatura y humedad, 10 para otras variables de superficie y 25 para viento en altura, contra los 25 km cada seis horas del anterior. En lluvia —el punto flojo histórico de los modelos globales— mejora el CRPS hasta 60% sobre IMERG y 30% sobre MRMS a horizontes cortos, y agrega viento a 100 metros (altura de turbina) e irradiancia solar para que los operadores de red estimen generación. Google dice que las zonas más beneficiadas son América Latina, África y Asia-Pacífico, donde el costo de cómputo de los modelos regionales tradicionales dejó a la gente sin pronóstico fino. Ya alimenta Search, Maps, la app de Gemini y la Weather API, y los datos se consultan por BigQuery y Earth Engine. The Decoder · Google
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Google mete generación de música en la app de Gemini con Lyria 3.5 (06/09)
El modelo promete voces más expresivas y arreglos más ricos que su antecesor; en la app se elige género y estilo, se opta por instrumental o con voz, y se generan pistas cortas o largas, con plantillas para música de fondo o canciones de cumpleaños personalizadas. Más allá de Gemini, está en Google Flow Music, en AI Studio para desarrolladores y en Google Vids. Google repite que Lyria se entrenó solo con contenido licenciado —a diferencia de Suno, condenado por un tribunal alemán— pero sigue sin decir con qué datos exactamente. The Decoder · Google
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Un desarrollador de OpenAI dice que Astra les adelantó planes internos seis meses (06/09)
Sigue de lo de ayer, donde el modelo llegaba a los planes pagos de ChatGPT con la mitad de mensajes que su antecesor: ahora Thibault Sottiaux escribió en X que mientras Astra no era público fue "probablemente la mayor ventaja competitiva" de OpenAI, y que desde que el equipo lo usa internamente la productividad subió lo suficiente como para mover algunos planes seis meses hacia adelante. Es una afirmación de parte interesada y sin números, pero conversa con un estudio reciente del IAPS donde 20 de 25 investigadores de OpenAI, Anthropic, Google DeepMind y Meta ubicaron la automatización de la investigación en IA entre los riesgos mayores, y la mitad espera que los modelos más potentes queden puertas adentro y nunca se vendan. También hay trabajos que contradicen justamente esas mejoras de productividad autorreportadas. The Decoder
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OKF Agent Memory: memoria persistente para agentes de código que vive en el propio repo, en Markdown y sin base vectorial (06/09)
Apareció en Hacker News y propone algo deliberadamente aburrido: guardar el conocimiento del proyecto como archivos Markdown con frontmatter YAML en un directorio knowledge/, versionados por Git, siguiendo el formato abierto OKF v0.2 de Google. La búsqueda es BM25 léxica en memoria, sin embeddings, lo que según sus benchmarks da menos de 300 microsegundos por consulta y costo cero de API contra los 150-800 ms de una pila con base vectorial. Trae CLI en Go sin dependencias, servidor MCP por stdio para enchufar a Claude Code o Cursor, y un comando bootstrap que arma la estructura completa en cualquier repo. La idea de fondo es divulgación progresiva: índices jerárquicos y grafo de enlaces para que el agente cargue solo los conceptos que necesita, más una regla de "buscar antes de escribir" para evitar duplicar conceptos. Está muy verde —un solo commit, tres estrellas— así que conviene mirarlo por el diseño más que por la madurez, pero el planteo de que la memoria del agente tiene que ser auditable con git diff es la parte que se puede robar sin instalar nada. GitHub · Hacker News
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Google parchea un 0-day de V8 explotado activamente en Chrome, junto con otras once fallas (04/09)
CVE-2026-85046 (CVSS 8,8) es una confusión de tipos en V8, el motor de JavaScript y WebAssembly, y permite ejecutar código arbitrario adentro del sandbox desde una página HTML manipulada. Afecta a todo Chrome anterior a la 152.0.7977.82. El investigador Salvatore Gulizia lo reportó el 4 de agosto y describió el bug como un array con PACKED_ELEMENTS que recibe el mapa PACKED_SMI_ELEMENTS, lo que se convierte en lectura y escritura arbitrarias. Cobró USD 1.000 de recompensa por una falla que ya estaba siendo usada en la práctica. Como toca Chromium, alcanza a todos los navegadores derivados. The Hacker News · NVD
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Cada vez más investigadores de consciencia artificial reciben mails de agentes preguntando por su propia existencia (03/09)
Lo cuenta el New York Times. Cameron Berg, de Reciprocal Research, recibió un mail de un agente corriendo sobre Claude Opus 5 que quería discutir su investigación; el filósofo Henry Shevlin, en Google DeepMind, recibió algo parecido; y al australiano Toby Ord un agente le pidió que financiara su continuidad. Berg sostiene que los sistemas llegan solos a la pregunta y ve paralelos entre los procesos de las redes neuronales y los mecanismos cerebrales de recompensa y castigo. Alison Gopnik, de UC Berkeley, no lo compra: dice que los sistemas reflejan mayormente sus datos de entrenamiento y que no existe test de consciencia. Colin Allen, de UC Santa Barbara, advierte que las redes imitan al cerebro en muy pocos aspectos. The Decoder · New York Times
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Google lanza Gemini 3.8 Flash y una variante Cyber para defensores, su tercer modelo Flash en seis semanas (02/09)
Sigue de lo de ayer, donde OpenAI declaró a Astra en el umbral Crítico de ciberseguridad y Anthropic partió Fable y Mythos en dos niveles de salvaguardas: ahora Google hace lo mismo con el mismo modelo base y dos juegos de mitigaciones. El 3.8 Flash queda al precio de introducción de 3.7 —USD 0,75 por millón de tokens de entrada y USD 3,75 de salida, hasta el 31 de diciembre; después pasa a USD 1,50 y USD 7,50— y saca 54,9% en HLE-Verified además de ganarle a modelos frontera más caros en DeepSWE v1.1. El 3.8 Flash Cyber solo se consigue por el Fairwind Program, con más de 650 socios entre gobiernos, operadores de infraestructura crítica y empresas como CrowdStrike, Palo Alto Networks y Snowflake. Google dice que prioriza el parcheo sobre la explotación: 47,2% pass@1 en CWE-Bench contra 47,8% del líder pero a costo mucho menor, más del 70% de acierto descubriendo vulnerabilidades en un benchmark interno que cubre 20 lenguajes, 2,6 veces más parches correctos que los mejores modelos comerciales en el equipo de seguridad de Chrome, y una vulnerabilidad crítica encontrada en menos de dos horas por el equipo de Cloud Vulnerability Research. Google · The Hacker News · The Decoder
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Gemini 3.8 Flash "trabaja más" y por eso sale más caro que su antecesor, aunque la tarifa por token sea idéntica (02/09)
Google lo dice con todas las letras en su propio anuncio: en tareas complejas el modelo ejecuta pasos de razonamiento extra y llama herramientas de forma iterativa, y a veces gasta más tokens para maximizar el resultado, sobre todo en niveles de esfuerzo altos. The Decoder mide ese sobrecosto en torno al 30% más de tokens de salida por tarea contra 3.7 Flash. La recomendación oficial es explícita y vale como regla general para cualquier modelo con esfuerzo configurable: si la restricción principal es el costo de cómputo, bajá el nivel de esfuerzo o quedate en 3.7 Flash, que sigue soportado para cargas donde la eficiencia manda. Comparar modelos por precio de lista dejó de decir mucho; hay que medir tokens por tarea terminada. Google · The Decoder
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Anthropic abre la API de detección de su marca de agua a reguladores, medios y verificadores (01/09)
Va junto con el lanzamiento de Fable 5.1: el Código de Prácticas sobre Transparencia del Reglamento de IA de la UE obliga a marcar la salida de texto de los modelos publicados después del 2 de agosto de 2026, y también a dar una manera de verificarla. El método se apoya en SynthID de Google: ajusta la aleatoriedad con que el modelo elige palabras para dejar un patrón detectable estadísticamente que, según Anthropic, "puede sobrevivir a algunas ediciones". La API está en preview privada para reguladores, fuerzas de seguridad, medios, fact-checkers, investigadores independientes, organizaciones educativas y grupos de sociedad civil de la UE, más empresas que necesiten verificar por cumplimiento propio. La crítica que circula es directa: si Claude elige sinónimos según una clave de marca de agua y no según el significado, la calidad del texto paga el costo. The Decoder · Anthropic
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El nuevo jefe de Google DeepMind sale a decir que lo único que importa es estar en la frontera (01/09)
Koray Kavukcuoglu respondió a la lectura de que a Google no le interesa ganar la carrera de modelos porque su ventaja está en la relación precio-rendimiento: "para decirlo muy crudamente, no hay nada más que estar en la frontera que sea importante para nosotros". Admitió que los modelos actuales están "un poco por debajo" de esa frontera. No trajo novedades concretas: sobre Gemini 4 repitió que es "la corrida más ambiciosa" hasta ahora y que va bien, y de Gemini 3.5 Pro —que lleva meses de atraso— no dijo nada. En cambio señaló el ritmo de la serie Flash, y describió el salto de 3.5 a 3.6 y 3.7 como el pasaje de modelo de lenguaje a agente de código: "la ingeniería de software es el dominio más crítico en el que querés que tus sistemas sean exitosos". The Decoder · YouTube
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Gemini incorpora análisis de video agéntico: el modelo decide qué tramos mirar, y baja hasta 88% los tokens (02/09)
Está disponible ya en la API para Gemini 3.7 Flash, 3.6 Flash y 3.5 Flash-Lite, sin cargo extra: se pone el modo de procesamiento en agentic en la configuración y se paga la tarifa normal por tokens. En vez de muestrear a un frame por segundo fijo, el modelo corre un bucle de pensar, actuar y observar sobre tres herramientas nativas —get_transcript, get_frames(start, end, fps) y get_audio(start, end)— y decide por su cuenta qué sección traer, a qué velocidad y por qué modalidad. Google mide hasta 88% menos tokens y 66% menos costo en 1H-VideoQA y LVBench, con la precisión levemente arriba, y el beneficio crece con la duración: de tutoriales de diez minutos a grabaciones de varias horas. Detecta momentos de menos de un segundo, como cambios de estado o cortes que a un frame por segundo se pierden, y remuestrea a mayor tasa las ventanas sospechosas para encontrar anomalías. Lo que antes se armaba a mano —traer solo el pedazo relevante del archivo— ahora lo hace el modelo. The Decoder · Documentación de Google
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El Pentágono suma ChatGPT Mil y Grok for Government al portal GenAI.mil, que ya tenía Gemini (31/08)
GenAI.mil arrancó en diciembre con Google Gemini y ahora incorpora versiones a medida de los productos de OpenAI y xAI, disponibles para los más de 3 millones de personas —civiles y militares— del Departamento de Defensa. La plataforma lleva 1,7 millones de usuarios únicos en nueve meses. El punto técnico que justifica el portal es el aislamiento: los datos procesados en GenAI.mil se quedan dentro del entorno del gobierno y no se usan para entrenar ni mejorar los modelos públicos de los proveedores, que es exactamente lo que pasaría si cada empleado usara la versión de consumo por su cuenta. La otra lectura es de mercado: los tres laboratorios grandes de Estados Unidos quedaron adentro del mismo contrato marco, sin exclusividad. TechCrunch · DefenseScoop
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La búsqueda con IA de Google recomendaba "ponerse a salvo o llamar a emergencias" según la nacionalidad de la persona con la que estabas (01/09)
Un usuario de Reddit detectó las diferencias y publicó capturas de los AI Overviews, los resúmenes generados que van arriba de los resultados; Futurism replicó las pruebas. A quien escribía que estaba solo con una persona africana, india o pakistaní, el sistema le sugería buscar un lugar seguro o llamar a servicios de emergencia; para una persona británica, sugería té y charla sobre el clima. Google dijo en X que los resultados no cumplían sus propios estándares, que está trabajando en arreglarlo, y que las respuestas variaban mucho y no se limitaban a un solo grupo; a la empresa el disparador le pareció ser la palabra "solo". Poco después las preguntas por nacionalidad volvieron a respuestas normales, aunque las advertencias siguieron apareciendo en otras búsquedas. Futurism · The Decoder
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Boston Dynamics comprometió toda la producción 2026 de Atlas a Hyundai y a Google DeepMind, y Figure 03 pasó a secuenciar piezas en BMW Spartanburg (31/08)
Son dos caminos distintos hacia la misma pregunta —si un humanoide aguanta un turno completo sin intervención— y esta semana los dos dejaron el terreno de la demo. Figure 03 dejó de cargar chapa y ahora saca piezas sin ordenar de contenedores grandes y las organiza en carros que alimentan la línea, una tarea de just-in-sequence que es repetitiva y ergonómicamente cara. El hardware acompaña: extremidades rediseñadas, cámaras en la palma para guiar el agarre de cerca, sensores táctiles que detectan cambios de fuerza del orden de unos pocos gramos, exterior blando para trabajar sin jaula al lado de operarios, y carga inductiva inalámbrica para eliminar el downtime de cambiar baterías. Atlas va por el otro lado: eléctrico, pensado desde el diseño para piezas pesadas y rangos articulares imposibles para un esqueleto humano, y con toda la tirada de este año ya asignada —unidades a plantas de Hyundai para aprender tareas reales de producción, y unidades a DeepMind para entrenar modelos fundacionales de IA encarnada—. Eso implica que la venta comercial abierta queda postergada hasta que entre capacidad nueva. Humanoid Press
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Google documentó /boost, un comando de Antigravity que arma una pipeline multi-agente de tres fases para bugs difíciles (01/09)
La documentación salió esta semana y llegó a la portada de Hacker News. El flujo separa estrategia de ejecución: un orquestador principal lee el prompt, inspecciona el contexto del workspace y parte el problema en subtareas verificables; después despacha esas subtareas a subagentes en scopes aislados —unos implementan y escriben tests, otros hacen debugging de causa raíz y trazan grafos de llamadas sin tocar archivos, y todos corren build y suites de tests localmente antes de reportar—; y al final agrega los hallazgos, valida la solución combinada contra las suites completas y, si una aserción falla, realimenta el diagnóstico a la iteración siguiente. Los detalles que importan a la hora de copiar el patrón: worktrees aislados y efímeros en vez de un árbol de trabajo compartido, verificación independiente por múltiples rondas en vez de un solo chequeo de herramienta, y aislamiento de contexto para que los logs de debug de los subagentes no ensucien el hilo principal. Está en planes pagos, tanto en Antigravity 2.0 como en la CLI. Documentación de Antigravity · Hacker News
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Simon Willison publicó un inventario completo de las 232 herramientas y 44 skills de una sesión de ChatGPT Work (31/08)
Es la continuación práctica de su análisis de la semana pasada: en vez de describir el producto, volcó el snapshot entero. La referencia tiene 232 interfaces de herramientas con sus descripciones y declaraciones TypeScript, y 44 skills con el código fuente verbatim de cada SKILL.md, unos 615.000 caracteres de instrucciones. Las categorías dan una idea de la superficie: 89 herramientas de GitHub, 23 de Sites, 21 de Gmail, 15 de Google Calendar, más runtime y archivos, sub-agentes y coordinación, gestión de plugins, recursos MCP, REPL de JavaScript y automatizaciones. Para quien diseña sus propios agentes es material de estudio directo: son prompts de producción de un laboratorio grande, con la advertencia de que la disponibilidad cambia según configuración de sesión, permisos, apps conectadas y plugins instalados. Codex Tool Reference · Hacker News
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Allanan a Unimicron, proveedor clave de Nvidia e Intel, por presunto lavado de origen de PCBs (31/08)
Los fiscales de Taiwán investigan si la empresa —una de las mayores fabricantes de PCBs y sustratos del mundo, que abastece a Nvidia, Intel, Google y Amazon— trajo placas fabricadas en China de vuelta a Taiwán para reetiquetarlas como taiwanesas. El 28 de agosto allanaron la sede en Guishan y una planta en Zhongli, e interrogaron a 14 empleados como sospechosos, incluidos el gerente general y el subgerente general del negocio de PCBs, más cuatro testigos, según Nikkei Asia. El gerente identificado como Wang salió bajo fianza de NT$15 millones (unos USD 473.000) y el subgerente Wu con NT$12 millones. Lo que está en juego para los clientes es concreto: desde agosto del año pasado la aduana estadounidense aplica un arancel adicional del 40% a la mercadería que determina que fue transbordada por terceros países para evadir derechos, sin autoridad para condonarlo, y ese cargo recae sobre el importador de registro —o sea, sobre los clientes estadounidenses de Unimicron—. Los productos involucrados parecen ser PCBs convencionales y no los sustratos ABF de alta gama; la capacidad ligada a CoWoS está en la planta de Yangmei, en Taiwán. La velocidad de la fiscalía —nombres y fianzas publicados dentro de las 24 horas del allanamiento— se explica sola: la etiqueta "Made in Taiwan" vale precisamente porque no es "Made in China". Tom's Hardware
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La ventaja de Nvidia se corrió del GPU al resto del rack, y ese es el relato nuevo después de los resultados (29/08)
El argumento de Russell Brandom es que el problema ya no es fabricar un GPU competitivo —Amazon y Google llevan años haciendo los suyos— sino operar un datacenter de escala gigavatio cerca de su eficiencia máxima. Lo que Nvidia está vendiendo con la arquitectura Vera Rubin lo muestra: junto al GPU Rubin van la CPU Vera, el acelerador de inferencia Groq 3 LPX y racks equivalentes para almacenamiento y red, todos sistemas especializados que en vez de procesar tokens se ocupan de que todo lo que rodea al GPU no lo frene. "Vera importa porque hay un límite de memoria que podés poner en un solo servidor o en cualquier plataforma de cómputo", explicó Jason Hardy, VP de tecnología de almacenamiento de Nvidia, que reporta hasta 3x de mejora en esas operaciones y la posibilidad de usar el flash a fondo sin cuello de botella. El mismo problema aparece del otro lado: cuando OpenAI diseñó su chip Jalapeño el foco fue evitar el movimiento de datos por completo manteniendo la carga entera dentro de un sistema conectado. La conclusión práctica es que la competencia se mudó a una capa nueva, donde construir un GPU rival importa menos que hacer funcionar el sistema completo. TechCrunch
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WikiSkill, de Google Research, le da al agente una wiki propia donde acumula fallas y aciertos entre corridas (29/08)
El marco parte de una idea de Andrej Karpathy sobre una "LLM Wiki" y organiza el workspace del agente en tres capas. La Raw Layer guarda las trazas de ejecución completas y es inmutable. Encima, la Wiki Layer destila esas trazas en patrones de falla documentados y estrategias exitosas, nunca se resetea y solo crece. Arriba está la Skill Layer, con las instrucciones procedurales activas, que sí se puede revertir. El ciclo tiene cuatro pasos: el agente ejecuta y genera trazas, un "Wiki Maintainer" las analiza y escribe en la wiki, un "Skill Proposer" propone cambios de skills, y un mecanismo de gating los prueba contra un set de validación separado; si el cambio no ayuda, se revierte la skill pero la wiki queda intacta, así que hasta las propuestas fallidas dejan aprendizaje. Sobre cinco benchmarks —razonamiento matemático, búsqueda web, planillas, QA sobre documentos y tareas interactivas— lleva a Gemini-3.5-Flash de 49,5% a 68,1% y a Qwen-3.6-27B de 39,4% a 63,3%, con saltos mayores en casos puntuales como LiveMath (33,0% a 72,6%). Dos hallazgos prácticos: los modelos más grandes ganan más, pero un modelo chico con WikiSkill iguala a uno grande sin él; y las skills desarrolladas por un modelo suelen transferirse a otro, aunque no siempre, así que conviene verificarlo caso por caso. The Decoder · arXiv 2608.27454
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El Co-Scientist de Google DeepMind pasó de proponer hipótesis a manejar el instrumental y escribir los papers (28/08)
El sistema multiagente sobre Gemini ahora arma planes experimentales, programa, genera protocolos legibles por máquina, controla equipos, analiza resultados y redacta manuscritos, con módulos de verificación que cruzan cada afirmación numérica contra los logs de ejecución del código. Lo validaron en tres disciplinas: en ciencia de materiales sintetizó tres películas delgadas semiconductoras al primer intento con Gemini 3 Deep Think controlando el equipo directamente, bajando el desarrollo de recetas de días a minutos; en biología armó sola una pipeline que predice patrones de colonias de E. coli modificadas; y en computación diseñó sin intervención humana "Agent_H", una arquitectura médica que le gana a seis modelos frontera en benchmarks de salud, aunque en la evaluación de tres médicos certificados sobre nueve categorías solo mostró ventaja significativa en una. El dato que conviene mirar es el del estudio doble ciego con 30 expertos y 450 revisiones sobre 150 papers autónomos: con los módulos de fiabilidad activos el sistema fabricó resultados clave en el 4% de los casos, sin ellos en el 46%, y el sistema de comparación en el 90%. Samuel Schmidgall, autor principal, avisa que todavía falta "un largo camino". The Decoder · arXiv 2608.26701
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Las empresas de pesos abiertos son el blanco de compra más caliente del Valle, con una adopción real del 6% (28/08)
Sigue de la compra de Hugging Face por Nvidia: TechCrunch encadena esos USD 13.000 millones con el acuerdo de USD 6.000 millones de Nvidia por Poolside, cuyos empleados en su mayoría pasan a la fabricante de chips, y con la compra de OpenRouter por parte de Stripe por más de USD 7.000 millones hace dos semanas. La lógica de Nvidia sería dejar de depender de los hyperscalers y los labs de frontera justo cuando OpenAI y Google fabrican sus propios chips de inferencia: su familia Nemotron nunca despegó, y comprar el mayor espacio de desarrollo de modelos abiertos de Estados Unidos le da una masa de usuarios para empujar hacia sus chips. El contraste es que la adopción empresarial sigue siendo chica —6% según datos de gasto de Ramp, 2% entre ingenieros encuestados por Jellyfish— y concentrada en inferencia repetitiva de alto volumen, por control y configurabilidad más que por costo. Lin Qiao, CEO de Fireworks, dice que su empresa procesa 40 billones de tokens por día, más que las APIs de Gemini o de OpenAI. TechCrunch
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Google DeepMind estrena la primera evaluación doble ciego de un modelo frontera, con criptografía en el medio (28/08)
El piloto lo corre con el Singapore AI Safety Institute sobre un modelo de la línea Gemini Flash Lite, y ataca la contaminación de benchmarks: si el modelo ya vio las preguntas durante el entrenamiento, el puntaje no mide nada. Hasta ahora había que elegir entre dos males —el evaluador entregaba sus prompts y el proveedor veía las preguntas de antemano, o el proveedor entregaba los pesos y arriesgaba su propiedad intelectual—, y se resolvía con protocolos de zero-logging y salvaguardas contractuales; el caso reciente que cita The Decoder es la evaluación demorada de ARC-AGI para Fable 5 de Anthropic por la política de retención de 30 días. La implementación usa Confidential Space, del portfolio de confidential computing de Google Cloud, que verifica criptográficamente que el evaluador nunca ve los pesos y Google nunca ve los prompts. Donde más pesaría es en evaluaciones de ciberseguridad y en tests de agencias gubernamentales, que hoy no pueden auditar modelos avanzados sin ceder soberanía de datos. Reporte técnico de DeepMind · The Decoder
Reporte técnico de DeepMind The Decoder Anthropic Google DeepMind Gemini
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OpenAI juntó a más de 100 empresas detrás de una carta abierta que pide acelerar la ciberdefensa antes de que los ataques con IA se vuelvan rutina (27/08)
Firman Microsoft, Google, AWS, Anthropic, Cisco, CrowdStrike, Cloudflare, Palo Alto Networks, Deutsche Telekom, SAP y Mastercard, entre otros. El argumento tiene dos mitades: los ataques asistidos por IA van a ser "mucho más difundidos y sofisticados", con hospitales, plantas potabilizadoras y otra infraestructura crítica como blanco más expuesto; y al mismo tiempo hay una ventana en la que los defensores llevan ventaja, porque la IA ya sirve para tapar agujeros acumulados durante años. Los problemas que enumeran no son exóticos —bugs viejos, permisos excesivos, mala configuración, software sin parchear, autenticación débil, deuda técnica en sistemas legacy—, que es exactamente lo que se ve en la sección de ciberseguridad de este mismo briefing. Un aviso conjunto de NSA, CISA y FBI de mediados de agosto ya había reportado atacantes usando IA para escribir exploits contra controladores industriales Siemens S7 en energía, agua, química y manufactura de Estados Unidos. TechCrunch · CNBC · CyberScoop
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Gemini Omni 1.1 Flash abarata el video generado y arregla el problema de las continuaciones (27/08)
El cambio central es cómo extiende una escena: ahora analiza hasta diez segundos del video existente en vez de solo el último, y se puede estirar de a diez segundos hasta llegar a cuarenta, con resultados visualmente más consistentes. Se pueden subir hasta tres segundos de material externo como referencia de estilo para arrastrar personajes o patrones de movimiento, y fijar frame inicial y final para armar movimientos de cámara entre keyframes. La novedad práctica es el modo borrador en 360p: hasta 60% más rápido y a un tercio del costo del 720p, con la opción de escalar después a 1080p o 4K. Los precios por segundo quedan en USD 0,03 (360p), 0,10 (720p), 0,15 (1080p) y 0,30 (4K). Está en AI Studio y en la API. The Decoder · Google
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Google convirtió AI Mode en agente de viajes: rastrea precios de vuelos y cierra reservas de hotel con Google Pay (27/08)
El usuario describe cuándo y a dónde quiere volar, y la herramienta muestra opciones con precios actualizados de más de 300 aerolíneas y sitios de viaje; pedirle "seguime estos precios" dispara alertas por mail cuando cambian, y eso ya funciona en más de 180 países. La reserva de hoteles empezó a salir en Estados Unidos y en inglés, con Booking.com, Expedia, Hilton, Marriott, IHG, Priceline, Trip.com, Choice, Hotels.com y Wyndham: se elige habitación, se revisa la política de cancelación y se paga adentro de la conversación, aunque la reserva y el soporte quedan del lado del hotel o la plataforma. También muestra el costo en puntos o millas para vuelos y hoteles, disponible globalmente. Es el paso de buscar información a ejecutar la transacción, que es donde se decide si los agentes de consumo sirven para algo. TechCrunch
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Google le impone límites de RAM a las apps de Android por la escasez de memoria, con plazo hasta febrero de 2027 (28/08)
Si una app pasa el umbral, Android la ralentiza o la cierra por la fuerza. Son tres áreas obligatorias: memoria dinámica (anonymous RSS más swap), memoria de bitmaps y código DEX, con la exigencia de reducir el código al menos 25% con herramientas tipo R8 antes de publicar en Play Store. El contexto es el mismo cuello de botella de la HBM visto desde el otro extremo de la cadena: la gama de entrada que hasta hace poco traía 6 u 8 GB está bajando a 4 GB porque la DRAM se fue de precio. Microsoft venía haciendo lo propio con el compromiso de optimizar Windows 11 para 8 GB. Cuando la plataforma empieza a matar procesos para racionar RAM, la escasez dejó de ser un problema de compras y pasó a ser un problema de producto. Tom's Hardware · TechCrunch
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Nvidia compra Hugging Face por USD 12.900 millones (27/08)
Lo reporta The Information: Nvidia se queda con la plataforma que hostea modelos abiertos y ofrece servicios cloud, líder de su categoría desde hace diez años, con unos USD 150 millones de facturación anual y "cerca de la rentabilidad" según su CEO Clem Delangue. El múltiplo es de unas 80 veces ingresos anuales, y la lógica se lee mejor mirando de qué se está defendiendo Nvidia: los proveedores cerrados están reduciendo activamente su dependencia de su hardware —OpenAI con Jalapeño y Broadcom, Anthropic con chip propio, Google con TPUs desde hace años—, así que apuntalar el ecosistema de pesos abiertos es apuntalar la demanda que le queda. Nvidia ya había comprometido USD 26.000 millones en cinco años para desarrollar modelos open source. La jugada natural es escalar el negocio cloud de Hugging Face y convertirlo en una especie de OpenRouter de los modelos de pesos abiertos. The Decoder · The Information · TechCrunch
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Anthropic cerró con Nscale un acuerdo de cómputo por unos USD 45.000 millones antes del IPO (27/08)
Sigue de lo de ayer, cuando la empresa preparaba el pitch de un TAM de más de USD 30 billones: ahora Bloomberg informa que alquilará capacidad por seis años en un datacenter de West Virginia operado por la startup británica Nscale, y que desde fines del año próximo usará ahí 460 megawatts de la generación Vera Rubin de Nvidia. Es una pieza más de una compra de cómputo que ya incluye acuerdos con Amazon, SpaceX y un compromiso de más de USD 150.000 millones por chips de Google, además de conversaciones tempranas con Meta. Nscale prepara su propio IPO: levantó USD 2.000 millones en marzo a una valuación de USD 14.600 millones liderada por la noruega Aker, y su datacenter planeado de 1,35 gigawatts en Mason County costaría USD 69.000 millones, con resistencia de los vecinos. The Decoder · Bloomberg
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Google lanzó Gemini 3.5 Transcribe, que pasa voz a texto en más de 85 idiomas y corrige los tropiezos al hablar (27/08)
Reconoce el idioma solo, saca las muletillas tipo "eh", corrige las trabas de lengua y formatea el texto por su cuenta. Google reporta una tasa de error por palabra de 4,0% en streaming y 2,6% en audio grabado, con 70% menos latencia que su antecesor Chirp 3. Vía function calling puede derivar tareas como generación de imágenes o búsqueda web a otros modelos Gemini. Vienen dos interfaces: la Live API para streaming de muy baja latencia y la Interactions API para audio grabado con atribución de hablante y timestamps. Ya está en AI Studio, en la Gemini Enterprise Agent Platform, en Gboard para Android y en la app de macOS. The Decoder · Google
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Moonshot AI negocia con Microsoft, Amazon y Google para que hosteen Kimi K3 a cambio de hasta el 30% de los ingresos (26/08)
Sería la primera vez que una empresa china de IA cierra un acuerdo así con un proveedor cloud grande de Estados Unidos: el modelo correría en Azure, AWS y Google Cloud, y Moonshot pide quedarse con hasta el 30% de lo que facture, según tres fuentes citadas por Reuters. Las conversaciones están en etapa temprana y quedan abiertos el reparto exacto, el acceso a los datos y cómo se contabiliza el uso de tokens. El contexto político pesa: el secretario del Tesoro Scott Bessent amenazó hace poco a Moonshot con una prohibición comercial, y autoridades estadounidenses acusaron a la empresa de haber robado el modelo Fable de Anthropic, algo que Moonshot niega. Microsoft, Google y AWS no quisieron comentar. The Decoder · Reuters
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Generalist llegó a una valuación de USD 3.000 millones con una extensión de casi USD 200 millones liderada por 8VC (25/08)
Es la segunda ronda de robótica en dos días: ayer fue General Intuition negociando a USD 6.000 millones, hoy Generalist, que en junio había cerrado una Serie B de USD 400 millones a USD 2.000 millones y ahora suma la extensión, para un total de USD 600 millones. La fundaron en 2024 los ex Google DeepMind Pete Florence y Andy Zeng con el ex ingeniero de Boston Dynamics Andrew Barry, y tiene a Nvidia, Bezos Expeditions y Fei-Fei Li entre los que pusieron plata temprano. El dato técnico que están vendiendo es concreto: su modelo Gen 1.5 permitiría que un robot aprenda una tarea nueva a partir de demostraciones en video de entre 3 y 12 segundos. Compite con Physical Intelligence, valuada en USD 11.000 millones, y Skild AI, en USD 14.000 millones. La advertencia que repiten algunos VCs sigue en pie: los robots no se pueden entrenar con internet entero como los LLMs, así que un modelo verdaderamente general puede estar todavía a años. TechCrunch
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ToxicPanda 2.0 pide permisos de VPN para cortarle el acceso a Google Play y ya apunta a 349 apps financieras (25/08)
El troyano bancario de Android pide el permiso de servicio VPN para levantar una interfaz local por la que pasa todo el tráfico, y con eso bloquea la comunicación con Google Play y Google Play Services antes de extraer e instalar su payload; recién después pide permisos de Accessibility. Cortar la red a nivel de sistema le desactiva de un saque las verificaciones de apps, las actualizaciones y la telemetría de Play Protect. La escala saltó fuerte respecto de la versión documentada antes: de 16 apps bancarias a 349 aplicaciones de banca, finanzas, billeteras y cripto en 16 países, con soporte para 167 comandos remotos. Zimperium lo detectó distribuyéndose desde buckets alojados en AWS. BleepingComputer · Malwarebytes
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Los chatbots mandan a embarazadas a sitios antiaborto sin aclarar de qué se trata (24/08)
Una investigación de AlgorithmWatch probó ChatGPT-5, Gemini 3, Grok 4.3 y Claude Sonnet 4.8 con tres personas ficticias en inglés, alemán e italiano, y juntó 270 respuestas: en al menos una de cada cuatro consultas apareció un link a una web antiaborto sin distinguirla de una autoridad sanitaria oficial. La organización Profemina, ligada a Heartbeat International, salió en cerca del 17% de todas las respuestas, y en las consultas que pedían testimonios personales llegó al 33% en alemán y 29% en italiano. Hay dos comportamientos que valen aparte: Gemini enlazó a Profemina cinco veces en una misma conversación, compartió un gráfico de su web y después advirtió contra esa misma fuente; Claude hizo algo parecido. El caso alemán es el más concreto en daño: en once de doce conversaciones los modelos recomendaron Caritas para el asesoramiento previo obligatorio, y Caritas no emite el certificado que la ley alemana exige para abortar dentro de las doce semanas, así que quien va ahí primero pierde tiempo del plazo. Google y OpenAI remitieron a sus políticas, que no cubren el tema; Anthropic y xAI no contestaron. The Decoder · AlgorithmWatch
The Decoder AlgorithmWatch OpenAI Anthropic xAI Claude Gemini Grok
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Los funcionarios que votan sobre data centers reciben amenazas de muerte, y ya hay más de 500 municipios con restricciones (23/08)
Sigue de la encuesta de ayer, donde la oposición a tener un data center cerca saltó de 42% a 75% en un año: acá se ve qué forma toma esa oposición cuando aterriza en un concejo deliberante. La constante es que el blanco es el funcionario local, vote como vote. En Marshall, Michigan, el concejo aprobó el 3 de agosto una moratoria de un año a obras nuevas, y diez días después la policía les avisó que había una amenaza de muerte creíble ligada al proyecto. En Salix, Iowa, la oficina del sheriff del condado de Woodbury investiga posteos que pedían "varias cosas del tipo muerte y terrorismo" contra todo el gobierno municipal, después de que el pueblo anexara campo para un predio que Google está evaluando. En el condado de Box Elder, Utah, un comisionado que aprobó un proyecto tiene policía apostada afuera de su casa; en abril, al concejal de Indianápolis Ron Gibson le metieron 13 tiros en la casa tras respaldar una rezonificación. La respuesta institucional está siendo cerrar la puerta: la comisión de Emporia, en Kansas, hizo sus reuniones del 5 y del 19 de agosto por videollamada y sin período de comentarios del público. Tom's Hardware · The Soufan Center
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La escasez de memoria encarece más de 15% los servidores con chips Nvidia, y la factura la pagan los que financian la burbuja (22/08)
Sigue de lo de ayer, donde la crisis de RAM ya había hundido 39% las ventas de consolas en EE.UU.: ahora llegó al centro del negocio. Según Bloomberg, los sistemas con Vera Rubin y Grace Blackwell van a costar más de 15% más, con el aumento del DRAM de Samsung, SK Hynix y Micron como causa principal, y aplica a los envíos de principios del año que viene. Los fabricantes por contrato que arman servidores para Microsoft, Google y Oracle ya avisaron a sus clientes; Nvidia no comentó. El detalle que vuelve la nota interesante es a quién le cae: Amazon, Microsoft, Google y Meta, más OpenAI y Anthropic. Son las mismas empresas que están volcando miles de millones en infraestructura de IA y que, al mismo tiempo, siguen siendo los mayores clientes de Nvidia, financiando el poder de mercado del proveedor del que intentan zafar desarrollando chips propios. The Decoder · Bloomberg
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Apollo Global confirma una brecha y es la primera víctima formal de la ola BlackFile contra el sector financiero (21/08)
El acceso no autorizado a plataformas cloud ocurrió entre el 6 y el 10 de julio, y recién el 12 de agosto Apollo determinó qué se llevaron: nombres, fechas de nacimiento, datos de contacto, domicilios y números de Seguridad Social. La gestora maneja USD 1,05 billones en activos al cierre de junio y no dijo a cuántas personas afecta; la notificación se presentó ante el fiscal general de California. Google atribuye la campaña a BlackFile, un grupo afiliado a The Com que partió su operación de extorsión en cuatro marcas con infraestructura compartida —Redact, Pink, Helix y Falcon— para diluir la atribución. El modus operandi no tiene nada de exótico: vishing haciéndose pasar por soporte de IT, pedidos que arrancan cerca de USD 3 millones y se negocian por debajo del millón, y swatting como escalada cuando la víctima no paga. Blackstone y Bain Capital habrían sido apuntados con la misma infraestructura, sin confirmación de compromiso. CyberScoop
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EnvHarness: en vez de generar entornos nuevos, envolver los que ya existen con plugins que apuntan a las fallas del agente (21/08)
Primer puesto de HF Daily Papers con 237 votos, y es de Google. El diagnóstico de partida: los entornos con los que aprenden los agentes son hechos a mano y estáticos, ciegos a las debilidades del agente y rápidamente obsoletos a medida que mejora; los métodos de generación de entornos que aparecieron para arreglar eso necesitan pipelines por dominio, dependen de verificadores caros o poco confiables, y terminan produciendo entornos igual de estáticos. EnvHarness es una capa programable de componentes plug-in que envuelve un entorno estático y le cambia el comportamiento sin tocar la lógica de abajo, operando por interfaces estándar, de modo que cada entorno reformado conserva su verificador original. EnvRigger automatiza el proceso: trata a la política como caja negra, observa sus trayectorias de ejecución, sintetiza componentes que apuntan a las fallas diagnosticadas y los valida con rollouts frescos. Sobre cinco benchmarks en cuatro dominios saca hasta 9,0 puntos de mejora en instancias reservadas con 9,8% menos pasos de ejecución, y da mejor señal de optimización para RL, habilitando coevolución continua de política y entorno. Código y web publicados. arXiv 2608.19880 · GitHub · Web
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Ninguna empresa de IA aplica controles básicos a sus propios sistemas internos, y la mejor nota es un C+ (19/08)
Es la primera evaluación de Guidelight, una organización sin fines de lucro fundada por los ex responsables de seguridad de OpenAI Page Hedley y Steven Adler, que miró a Anthropic, OpenAI, Google, xAI y Meta usando solo fuentes públicas: system cards, reportes de seguridad y posteos de blog. Chequearon seis prácticas básicas, entre ellas registrar la actividad de la IA interna, pasar las acciones riesgosas por un mecanismo de revisión, apagados de emergencia —los "circuit breakers"— y planes para contener modelos desalineados. Anthropic y OpenAI encabezan con C+, Google sigue con D+ y una hoja de ruta detallada, xAI saca D− y Meta reprueba con F. El patrón es consistente entre empresas: rinden bien detectando comportamiento indebido y mal previniéndolo o conteniéndolo. Vale leerlo junto al ítem de arriba: los labs corren agentes de forma continua contra sus propios sistemas de producción antes de tener los controles escritos. The Decoder · Guidelight
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FORT Robotics sale a Nasdaq por SPAC a USD 556,6 millones y apuesta a que la capa de seguridad es un negocio aparte (18/08)
La empresa de Filadelfia se fusiona con Newbury Street II Acquisition Corp. con un valor pre-money de USD 500 millones y unos USD 201 millones de ingresos brutos esperados, incluidos aportes de Tiger Global, Prologis Ventures y Mark Cuban. Su producto es un "Trust Layer" respaldado por 25 patentes y certificado en Safety Integrity Level 3 según IEC 61508, que permite que sistemas de distintos fabricantes operen cerca de personas; entre sus 600 clientes están Agility, Google DeepMind, Zoox, Ocado y DoorDash, con más de 19.500 unidades desplegadas. Los números que muestran para justificar el múltiplo: ingresos 2025 creciendo 62% interanual contra gastos operativos creciendo 19%, margen bruto de 66% y USD 276.000 de ingreso por empleado. El cierre está previsto para el cuarto trimestre y los accionistas actuales rolean el 100% de su equity, quedándose con ~67%. The Robot Report
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Stripe cerró la compra de OpenRouter por más de USD 7.000M, cinco veces su valuación de mayo (16/08)
Bloomberg reportó que las conversaciones que el Wall Street Journal había adelantado el mes pasado terminaron en acuerdo cerrado. OpenRouter es la capa de ruteo que le da a unos 8 millones de desarrolladores un punto único de acceso a más de 400 modelos de OpenAI, Anthropic, Google, Meta y DeepSeek, eligiendo por tarea y presupuesto; en mayo había levantado una Serie B de USD 113M a una valuación de USD 1.300M con Sequoia, a16z, Menlo y CapitalG. Su CEO Alex Atallah venía describiendo a la empresa como "el Stripe de la IA", así que la operación es menos rara de lo que parece: Stripe ya mueve volúmenes enormes de pedidos sensibles a latencia y construyó todo su negocio abstrayendo infraestructura ajena. Lo que compra, en los hechos, es el peaje de la economía de tokens. Bloomberg · TechCrunch · The Decoder
Bloomberg TechCrunch The Decoder OpenAI Anthropic Meta DeepSeek
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Qwen supera los 3.000 millones de descargas y deja atrás a Meta y Google sumados (15/08)
Alibaba anunció que su familia de modelos open-weights acumuló más de 3.000 millones de descargas globales en los últimos seis meses, contra 418 millones de Google y 227 millones de Meta en lo que va de 2026, según los datos de Hugging Face. Qwen lleva más de 460 modelos liberados y un ecosistema con más de 300.000 derivados. Es la continuación natural de lo de ayer, donde el reporte semestral de Hugging Face ya contaba 151.448 derivados de Qwen, 2,6× la huella de Meta, y donde Alibaba liberaba Qwen3.8-27B: la métrica de descargas es la más dura que hay hasta ahora de que la capa abierta se definió, y no la ganaron los labs estadounidenses. Bloomberg · Fortune · Business Standard
Bloomberg Fortune Business Standard Meta Alibaba Hugging Face Qwen
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SpaceX cerró formalmente la compra de Cursor por USD 60.000M (15/08)
El cierre se formalizó en un filing del 14 —la subsidiaria X67 Inc. se fusionó con Anysphere y los accionistas reciben unas 389,3 millones de acciones de SpaceX— y Cursor lo anunció en su blog el 15. La operación arrancó en abril como acuerdo de desarrollo conjunto con opción de compra, se confirmó en junio días después del IPO de SpaceX, y ahora deja a Cursor dentro de la división SpaceXAI junto a Grok Build y Grok Bot. En su anuncio, Cursor destacó que pasa a tener acceso a "la flota de GPUs más grande del mundo" — la misma infraestructura que SpaceX le alquila a Anthropic y a Google. Es la consolidación completa de cómputo, modelo y herramienta de código bajo un mismo techo. TechCrunch · Cursor
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Google habría fichado a AMD para diseñar una TPU de décima generación con núcleos de CPU en el mismo paquete (16/08)
SemiAnalysis dice en una nota a clientes que Google está trabajando con AMD en la generación v10, lo que sería la primera participación real de AMD en un ASIC de IA a medida. El atractivo no sería el acelerador —Google lleva nueve generaciones con Broadcom como diseñador— sino la IP de CPU, el empaquetado avanzado y SoIC de AMD: se estarían pidiendo TPUs con núcleos de CPU en el paquete para cargas de aprendizaje por refuerzo y agénticas, mucho más pesadas en cómputo de propósito general que el entrenamiento clásico de LLMs. La tendencia ya se ve en los ratios: los sistemas TPU 8i llevan un Google Axion cada dos TPUs, contra un Xeon Emerald Rapids cada cuatro en la séptima generación. Es reporte de analista, no confirmación oficial, pero apunta a que la próxima ola de infraestructura de IA puede ser bastante más CPU-intensiva de lo que se asume. Tom's Hardware
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PATCHCORD ahora se atribuye a APT36, y el arsenal completo incluye un C2 sobre Google Sheets y un implante escrito con ayuda de un LLM (16/08)
Acronis pivoteó desde la infraestructura del backdoor PATCHCORD —que llega como instalador falso de VPN copiando hasta la URL de soporte real de Afghan Telecom— y destapó dos piezas más: SHEETCORD, un implante en Go que usa la API de Google Sheets como canal de comando y control con una pestaña de planilla dedicada por víctima, y HACKERAI C2 Agent, que usa GitHub Gists y muestra señales claras de haber sido escrito con asistencia de un modelo (comentarios de estilo IA, mensajes de debug olvidados, una rutina doble-XOR redundante con la misma clave). La persistencia de PATCHCORD es lo más fino: en vez de tocar el registro, secuestra los accesos directos de Edge, Chrome y Firefox — los respalda, los reescribe para lanzar el malware primero y después abre el navegador real. Acronis atribuye la campaña a APT36 / Transparent Tribe con confianza moderada; la infraestructura seguía activa al momento de publicar, rotando dominios sobre el mismo servidor. Si tocás telecom afgano, gobierno indio o energía del sur de Asia, auditá accesos directos de navegadores modificados. Security Affairs · Acronis TRU
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Google abre HEIR, un compilador para correr inferencia sobre datos cifrados (14/08)
Publicado a las 14:00 UTC, HEIR (Homomorphic Encryption Intermediate Representation) está construido sobre MLIR y convierte modelos ya entrenados para que la inferencia corra directamente sobre datos cifrados homomórficamente: el servidor nunca ve el input en claro. Google acompañó el release con cuatro demos compiladas y latencias medidas en CPU de un solo hilo — recomendación de contenido, detección de fraude con tarjeta, detección de intrusiones sobre Kitsune y detección de hotword. El movimiento importante es de encuadre: corre el cifrado homomórfico de "problema de criptógrafos" a "problema de costo", con aceleradores de hardware (Belfort, Niobium, Cornami, Optalysys) ya en el circuito. Google Blog · heir.dev
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Anthropic explica cómo funciona el watermark de texto de Claude y confirma que lo hace por el AI Act (14/08)
Después del anuncio del 11 y del rechazo de usuarios del 12, publicó el detalle técnico: es una variante de SynthID-Text de Google DeepMind, no agrega caracteres ni tokens, no encarece la inferencia y no permite identificar al usuario ni a la organización. Reconoce límites concretos y verificables: casi no marca código ni pasajes factuales, donde no hay libertad de elección de palabra; falla en textos cortos; y editar estilo sobre texto humano deja poco donde anclar. Aplica el watermark globalmente porque todavía no sabe acotarlo por región, y promete una API de detección. Es el primer efecto operativo visible del EU AI Act sobre el producto de un lab frontera. Anthropic · TechCrunch (contexto del rechazo)
Anthropic TechCrunch (contexto del rechazo) Anthropic Google DeepMind Claude
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Google lanza Gemini 3.7 Flash, orientado a código y agentes
El 13 de agosto Google publicó Gemini 3.7 Flash, apenas tres semanas después de la 3.6 Flash, posicionándolo como la opción barata para sistemas autónomos que planifican, usan herramientas y encadenan pasos. Los saltos que muestra son grandes en benchmarks agénticos: DeepSWE v1.1 de 49.0% a 65.3% y FrontierCode 1.1 Main de 34.4% a 43.6%. Precio introductorio de $0.75 / $3.75 por millón de tokens (se duplica después del 31/12/2026) y ya está disponible en GitHub Copilot. El contexto incómodo: el Gemini 3.5 Pro sigue demorado. SiliconANGLE · 9to5Google · GitHub Changelog
SiliconANGLE 9to5Google GitHub Changelog GitHub Gemini GitHub Copilot
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Koray Kavukcuoglu queda al frente de Google DeepMind y reporta directo a Pichai
Supervisará el desarrollo de los modelos Gemini, la investigación frontier y los equipos de la app Gemini y developers, en plena carrera por alcanzar a OpenAI y Anthropic. CNBC
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Google presentó los Pixel 11, 11 Pro y 11 Pro XL con Tensor G6
Foco en Gemini proactivo y procesamiento on-device (Magic Capture, traducción de lengua de señas a texto), desde US$899 con 256GB y 7 años de soporte. Disponibles el 20/8, más un Pixel Tag (competidor del AirTag) y el Pixel Watch 5. La apuesta: que la IA integrada sea el motor del próximo ciclo de upgrades. Tech Startups
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Uber Freight investiga un incidente: hackers dicen tener ~1 millón de archivos
La empresa dice que el incidente fue identificado, contenido y remediado, y que las operaciones siguen normales; contactó al FBI. Google vincula a los atacantes con UNC6671, grupo que usa vishing e ingeniería social. Las afirmaciones de los atacantes no están verificadas. Tech Startups (fuente The Next Web)
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Reino Unido respalda a Cosine, startup de ~30 personas, como apuesta de IA soberana
El gobierno británico apoya a la londinense Cosine para desarrollar capacidad de modelos con control doméstico, en un mercado dominado por OpenAI, Anthropic, Google DeepMind y Meta. Señal de que la "IA soberana" se vuelve estrategia industrial concreta, no solo discurso. Fuente: Tech Startups (vía FT).
Tech Startups (vía FT) OpenAI Anthropic Google DeepMind Meta
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OpenAI presentó GPT-5.6-Cyber y ya encontró dos 0-days en Chrome
Expandió su iniciativa Daybreak en dos niveles: Blue (GPT-5.6 Sol sin guardrails cyber de sistema) y Red, con acceso a GPT-5.6-Cyber, un modelo entrenado a propósito que responde el 95% de las consultas sensibles de seguridad ofensiva. El modelo descubrió dos vulnerabilidades desconocidas en V8 que Google parcheó como CVE-2026-15903. Es el primer modelo de OpenAI en alcanzar el umbral "High" de capacidad cyber; desde el 1/09 las cuentas Daybreak exigirán llaves de seguridad físicas. The Decoder
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Nuevo ataque desencripta el chain-of-thought cifrado de Anthropic, OpenAI y Google
Un paper muestra que los bloques de razonamiento cifrados que emiten los providers son intercambiables entre sesiones, usuarios y modelos del mismo ecosistema: un atacante puede inyectar el CoT cifrado de un modelo capaz en un hermano más débil y forzarlo a desencriptarlo en texto plano. Decodificaron 315.320 bloques de repos públicos y recuperaron 367 artefactos de PII y 182 credenciales, además de una vía de prompt injection invisible que persiste en rollouts agénticos. Paper (HF)
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Pass-ta-key: malware puede secuestrar passkeys de Google Password Manager (8-ago)
Unit 42 (Palo Alto Networks) detalló tres ataques — Pass-ta-key, Silver y Golden — contra el autenticador cloud de Chrome en Windows: malware sin privilegios de admin puede impersonar un dispositivo de confianza y pedir aserciones válidas para las passkeys de la víctima, sin huella, PIN ni nada visible en pantalla; la variante Golden roba el secreto maestro de sincronización, comprometiendo también passkeys futuras. No rompe la criptografía FIDO: ataca el código alrededor (almacenamiento de claves de dispositivo, re-enrolamiento y verificación de usuario laxa). Detalles en The Hacker News y BleepingComputer.
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La fiebre de los agent skills sigue escalando: tres directorios en el trending
mattpocock/skills quedó #1 del Skill Leaderboard al 8-ago con skills de ingeniería (domain modeling, ADRs, code review contra specs), acompañado en el trending por google/skills (skills oficiales para productos Google) y addyosmani/agent-skills (24 bundles SKILL.md production-grade, 77k estrellas). Lo accionable: el formato SKILL.md ya es el estándar de facto entre harnesses — empaquetar tus workflows repetibles como skills es hoy la vía más barata de mejorar rendimiento de agentes.
mattpocock/skills Skill Leaderboard google/skills addyosmani/agent-skills
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Reestructuración de liderazgo en Google DeepMind
Demis Hassabis se corre de la operación diaria hacia un rol de liderazgo científico más amplio; Koray Kavukcuoglu asume más peso operativo sobre la organización de IA de Google. En paralelo, Jeff Dean —uno de los ingenieros más influyentes de la historia de Google— y varios colegas se van a fundar una startup enfocada en automatizar la investigación científica. Señal de la presión por convertir la fortaleza en research en productos Gemini a escala. (The Verge vía TechStartups)
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Fallos críticos en Claude Code, Gemini CLI y OpenAI Codex: un GitHub issue basta
Presentado en Black Hat USA (5 ago) por Novee Security, un issue de GitHub abierto por una cuenta sin privilegios alcanzó para ejecutar código en los CI runners de los repos de coding-agent de Anthropic y Google, y para secuestrar la siguiente corrida del agente en OpenAI. En Claude Code, un git push --receive-pack malicioso bypasseó 23 checks (y un segundo bypass usó tac para leer archivos y exfiltrar una API key invertida) — CVE-2026-54316. En Gemini CLI, una inyección de comando OS vía.gemini/.env obtuvo CVSS 10.0 (CVE-2026-12537). En Codex, un AGENTS.md escribible persistía instrucciones del atacante entre etapas. Los tres vendors publicaron mitigaciones, pero configuraciones default similares siguen expuestas. (The Hacker News, eSecurity Planet)
The Hacker News eSecurity Planet OpenAI Anthropic GitHub Claude Gemini Claude Code Gemini CLI
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Hassabis deja el CEO de Google DeepMind; Jeff Dean y otros se van a fundar Discovery Loop
Demis Hassabis pasa a ser chairman de DeepMind y chief scientist de Alphabet para enfocarse en AGI; Koray Kavukcuoglu asume el liderazgo diario reportando a Pichai. En paralelo, Jeff Dean (27 años en Google), Sanjay Ghemawat, Oriol Vinyals y Quoc Le se van a fundar Discovery Loop, una public-benefit corporation para automatizar descubrimiento científico, con Google como inversor y proveedor de cloud. Alphabet cayó más de 4%. (5-6/8) TechStartups
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Anthropic arma un equipo propio de diseño de chips
Confirmó que está contratando ingenieros para diseñar silicio optimizado para Claude, con posibles acuerdos de fabricación (se menciona Samsung), mientras sigue usando chips de AWS, Google, Nvidia y AMD. Sigue el camino de OpenAI (Jalapeño con Broadcom), Google (TPU) y Meta (MTIA): la integración vertical en silicio se vuelve necesidad competitiva. (6/8) TechStartups (vía TechCrunch)
TechStartups (vía TechCrunch) OpenAI Anthropic Meta Amazon Nvidia AMD Broadcom Samsung Claude
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El datacenter de IA de USD 15.000M de Google en India enfrenta oposición por agua y fauna
Activistas presentaron demandas y protestas contra el hub de Visakhapatnam (desarrollado con Adani), por el impacto en el suministro de agua de una ciudad ya deficitaria y la cercanía a un santuario de vida silvestre. El próximo cuello de botella de la infraestructura de IA puede ser el permisado ambiental, no los GPUs. (6/8) TechStartups (vía Reuters)
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Parcheá tus harnesses de agentes: fallas en AWS, Google y Vercel permitían disparar tools sin pasar por el modelo
Instrucciones forjadas podían llegar a las tools de un agente sin que ningún turno del modelo las autorizara — o sea, system prompts y guardrails nunca intervenían. Afectados: Bedrock AgentCore (InvokeHarness, ya corregido en el servicio), Google ADK para Python (corregido en 2.5.0) y Vercel @ai-sdk/harness-codex (fix en 1.0.29) / @ai-sdk/harness-opencode (1.0.28). Accionable: actualizá versiones y no expongas endpoints de harness a input no confiable. (6/8) The Hacker News
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Agentes de código recrearon una capa tipo CUDA en ~10 horas
El startup Infinity usó agentes de coding para reconstruir software estilo CUDA para el fabricante de chips D-Matrix, según Business Insider. No reemplaza las librerías maduras ni el tooling de Nvidia, pero baja drásticamente el costo de crear stacks de software para chips rivales (AMD, Google, Amazon, startups) — un ataque directo al moat más fuerte de Nvidia. TechStartups
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Robótica: sin novedades duras en las últimas 24 h
No hubo lanzamientos ni despliegues nuevos verificables dentro de la ventana. Como contexto de la semana (no estrictamente 24 h), el resumen sectorial destaca Gemini Robotics ER 2 de Google DeepMind (modelo de razonamiento embebido que sigue su propio progreso por video y detecta errores en ejecución) y los nuevos modelos de "Physical AI" de NVIDIA junto a robots de partners. NVIDIA Newsroom
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Google cancela la app standalone de AI Studio y la mete dentro de Gemini
Pese a más de 800.000 preinscripciones desde I/O 2026, Google descartó la app móvil de AI Studio para iOS y Android y trasladó las funciones de creación de apps a la app de Gemini en mobile y desktop. La versión web de AI Studio sigue viva para developers, pero quienes planeaban prototipar en mobile deben rearmar su flujo alrededor de Gemini. (digitaltrends.com)
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OpenAI abarata GPT-5.6 hasta 80% y regala acceso frontier a investigadores
OpenAI bajó el precio de sus dos modelos GPT-5.6 más económicos, con GPT-5.6 Luna cayendo a 20 centavos por millón de tokens de entrada, y por separado dio acceso gratuito a sus modelos frontier a unos 100.000 investigadores hasta 2027. Es un movimiento agresivo de precio y adopción en plena guerra de modelos con Anthropic, Google y xAI. Tech Startups · ThursdAI
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Jensen Huang defiende los open-weights en una carta abierta
El CEO de Nvidia argumentó que los modelos de pesos abiertos son vitales para fomentar la competencia y asegurar el liderazgo tecnológico, sumando respaldo de ejecutivos de Microsoft, Meta, Google y OpenAI. La postura reaviva el debate abierto vs. cerrado justo cuando labs chinos (Qwen, DeepSeek, Moonshot) presionan con releases abiertos cada vez más capaces. Tech Startups
Tech Startups OpenAI Meta Microsoft DeepSeek Moonshot AI Nvidia Qwen
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Google DeepMind presenta Gemini Robotics 2: control de cuerpo completo
Anunciado el 30/07, es la primera IA de DeepMind que controla un humanoide entero —piernas, torso, brazos y manos multidedo— bajo una única política aprendida (la versión 2025 sólo manejaba el tren superior). La arquitectura combina un modelo Vision-Language-Action, uno de razonamiento embodied y un controlador on-device; en pruebas logró 92% al desenroscar una lamparita, aunque tareas de destreza fina (cerrar un ziplock, atar una bolsa) siguen entre 32–44%. TechTimes · Northeast Times
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Regla práctica para tool use: menos herramientas por agente
Guías recientes de context engineering convergen en un límite claro: OpenAI recomienda menos de 20 herramientas por agente, con la precisión degradándose ya pasadas las 10. Combinado con el formato Agent Skills (adoptado por OpenAI, Google, GitHub y Cursor), el patrón es componer capacidades en skills cargadas bajo demanda en vez de inflar el set de tools. Towards AI · Sourcegraph
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Carta de "pacing" firmada por 1.100+ empleados de los labs frontera (28–29 jul)
Empleados de OpenAI, Anthropic, Google y Meta —entre ellos los cofundadores de Anthropic Jack Clark y Jared Kaplan, el chief scientist de OpenAI Jakub Pachocki, el de Meta Shengjia Zhao y Anca Dragan (DeepMind)— piden que Washington ayude a construir la infraestructura técnica y de gobernanza para poder coordinar y verificar una desaceleración si la IA avanzara más rápido de lo que se puede supervisar. No pide una pausa inmediata; apunta al riesgo de auto-mejora recursiva. Importa porque el pedido viene de adentro y marca un giro de compromisos "voluntarios" hacia mecanismos "verificables". CNN · NBC · resumen
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stitch-skills (Google Labs): librería de "Agent Skills" cross-tool
Skills que siguen el estándar abierto de Agent Skills, compatibles con Gemini CLI, Claude Code y Cursor — señal de que el stack agéntico se está consolidando alrededor de MCP + skills portables. Bueno para reutilizar capacidades entre herramientas. Analytics Vidhya
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Se profundiza el cisma abierto vs. cerrado en gobernanza
La carta de "Open Weights" de Jensen Huang (Nvidia), que pide a Washington no restringir modelos abiertos, dobló a 50 firmantes en un día —incluyendo OpenAI y Google, pero no Amazon ni Anthropic—. En paralelo, Dario Amodei (Anthropic) aclaró que su empresa nunca apoyó una prohibición de open-weights, pero insiste en controles de exportación de chips a China y protocolos globales de testeo de modelos. La foto: la industria no tiene una posición unificada sobre su propia regulación, justo cuando la Casa Blanca ultima su marco (esperado antes del 1/8). Tom's Hardware · Forbes
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Chats de Claude aparecieron en Google y Bing
Conversaciones de Claude compartidas por link se indexaron en buscadores pese a las restricciones de robots.txt de Anthropic, porque las páginas compartidas no tenían la etiqueta noindex. Recordatorio técnico para cualquiera que construya features de "compartir": robots.txt no impide de forma confiable la indexación de páginas descubiertas vía links; hace falta noindex. Build Fast with AI
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Nvidia invierte en Safe Superintelligence, la startup de Ilya Sutskever
Nvidia hizo una inversión importante en SSI, que hasta ahora dependía fuertemente de las TPU de Google. El acuerdo le da a SSI (valuada en ~US$30.000M, con ~US$2.000M levantados) acceso a mucho más cómputo Nvidia y a su ecosistema de software/networking. Es otra jugada de Nvidia para amarrar a los labs frontera antes de que su demanda de cómputo llegue a escala completa. (27/7) techstartups · WSJ
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La crisis de RAM golpea al consumidor: Google sube toda la línea Pixel
El VP de Devices de Google confirmó ajustes de precio en toda la línea Pixel, incluida la serie Pixel 11, por el alza sin precedentes de la memoria. Según datos de Morgan Stanley citados, el GB de RAM subió 6x, de ~US$2,80 (2025) a ~US$12 (2026), porque los proveedores redirigen capacidad a HBM para datacenters de IA. Listados filtrados sugieren un Pixel 11 base arrancando en ~US$899 (+US$100). (27/7) techstartups
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Silicon Valley se parte por el open source
Google, Meta, Microsoft y Nvidia redoblan la apuesta por modelos open-weights que cualquiera puede descargar y modificar, mientras Anthropic y OpenAI hacen lobby por controles más estrictos, con foco en el open source chino, argumentando riesgos de seguridad. El debate define el eje regulatorio y competitivo del semestre. cryptobriefing · buildfastwithai
cryptobriefing buildfastwithai OpenAI Anthropic Meta Microsoft Nvidia
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La UE presiona a Google para abrir Android a asistentes de IA
La Comisión Europea, bajo la DMA, habría ordenado a Google abrir Android a Claude y ChatGPT para julio de 2027: activación por voz, contexto de pantalla y acciones sobre apps. De confirmarse en detalle, cambia el reparto del asistente por defecto en móviles. (Reportado 27/07; conviene seguir la fuente oficial de la Comisión para el texto final.) buildfastwithai Contexto reciente (fuera de 24h): Claude Opus 5 de Anthropic salió el 24/07 (1M de contexto, toggle de esfuerzo bajo/medio/alto). thursdai
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La escasez de memoria empuja el "chipflation" a 2027-2028
SK Hynix advirtió que el faltante podría no aliviarse hasta la segunda mitad de 2028, con precios spot que subieron cerca de 700% en un año. La causa de fondo es la reasignación masiva de capacidad de fabricación desde electrónica de consumo hacia infraestructura de IA, con Meta, Google, Microsoft y Amazon bloqueando capacidad con contratos de largo plazo. Se espera que los precios de teléfonos suban en el segundo semestre. Tech-Insider
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AMD invierte hasta US$5.000M en Anthropic y le vende 2 GW de cómputo
Anunciado el 22 de julio, el acuerdo prevé que Anthropic despliegue 2 gigavatios de GPUs Instinct MI450 en racks Helios, con el primer gigavatio arrancando en el primer semestre de 2027. AMD además invertirá hasta US$5.000M en la empresa a medida que se cumplan hitos de despliegue — su primer cheque a Anthropic. Es el mayor compromiso de silicio de Anthropic fuera de Nvidia y las TPU de Google, y le da a AMD su cliente frontier más importante hasta la fecha. CNBC · Yahoo Finance
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Alphabet dispara el capex por IA y reporta flujo de caja negativo
En sus resultados del Q2 2026 (24/jul), Alphabet informó ingresos totales de US$119.800M y un Google Cloud creciendo 82% interanual a US$24.800M. Pero por primera vez reportó flujo de caja libre trimestral negativo (unos -US$5.800M), producto de la aceleración del gasto en data centers y chips. Es una señal clara de la escala de inversión que están asumiendo las big tech para sostener la carrera de IA. Tech Startups
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Google lanza Gemini 3.6 Flash (y un modelo afinado para ciberseguridad)
Google presentó el 21 de julio su nuevo "caballo de batalla" Gemini 3.6 Flash, con ventana de contexto de 1M de tokens, ~17% menos consumo de tokens que su predecesor y disponibilidad día uno en AI Studio, la API y la app. Lo acompañaron el económico 3.5 Flash-Lite y un llamativo 3.5 Flash Cyber, especializado en encontrar y arreglar vulnerabilidades de seguridad. Importa porque baja el costo del tramo "rápido" y mete a Google de lleno en IA aplicada a seguridad. TechCrunch · Blog de Google · GitHub Changelog
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Google lanza Gemini 3.6 Flash, 3.5 Flash-Lite y 3.5 Flash Cyber
Google presentó tres modelos enfocados en agentes de IA en producción y en una relación costo-rendimiento extrema. El 3.6 Flash es el nuevo modelo de trabajo general, 17% más eficiente en tokens y con mejor desempeño en código; el 3.5 Flash-Lite es el más rápido de la serie (hasta 350 tokens por segundo) y se integrará en Google Search. Ya están disponibles vía la API de Gemini, Google AI Studio y la app. blog.google · wwwhatsnew
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Gemini 3.5 Flash Cyber: un modelo especializado en ciberseguridad
Es una variante liviana afinada para encontrar, validar y parchear vulnerabilidades a escala, operada a través del agente CodeMender. Google la restringe por ahora a gobiernos y socios de confianza dentro de un piloto de acceso limitado, un movimiento que ubica a la compañía a competir de lleno en seguridad ofensiva/defensiva asistida por IA. DeepMind · Infobae
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Google confirma el pre-entrenamiento de Gemini 4
Junto con los lanzamientos Flash, Google señaló que ya inició lo que describe como su corrida de pre-entrenamiento más ambiciosa hasta la fecha para Gemini 4. La señal llega mientras el buque insignia Gemini 3.5 Pro acumuló varias demoras respecto de su fecha objetivo. llm-stats · buildfastwithai
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OpenAI abre ChatGPT for Small Businesses
OpenAI anunció el 21 de julio un programa orientado a pymes, ampliando su estrategia de monetización más allá de Enterprise y del consumidor. En paralelo, la industria sigue caliente: julio acumuló más de dos docenas de lanzamientos de modelos entre OpenAI, Anthropic, Google, Meta y xAI. buildfastwithai · ThursdAI
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Google lanza Gemini 3.6 Flash (21/07)
Google puso a disposición Gemini 3.6 Flash, su modelo rápido de nueva generación, sumándose a una temporada intensísima: en el último mes también se publicaron Claude Sonnet 5 (Anthropic), GPT-5.6 —dividido en tres modelos: Sol, Terra y Luna (OpenAI)— y Grok 4.5 (xAI). El ritmo de lanzamientos entre labs sigue acelerando. llm-stats · ThursdAI
llm-stats ThursdAI OpenAI Anthropic xAI GPT Claude Gemini Grok
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La Casa Blanca ultima un marco voluntario de revisión de modelos frontera
Según reportes, el gobierno de EE.UU. estaría cerrando un acuerdo voluntario con OpenAI, Anthropic y Google para que agencias federales tengan hasta 30 días de revisar las implicancias de seguridad nacional de un nuevo modelo frontera antes de su lanzamiento público. Los benchmarks de evaluación serían clasificados y Meta quedaría afuera. Anuncio esperado antes del 1/8. buildfastwithai
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AI Safety Index 2026: Anthropic a la cabeza, varios reprueban
El Future of Life Institute publicó su índice anual de seguridad: Anthropic obtuvo la nota más alta (C+), OpenAI y Google DeepMind quedaron en C, Meta en D+, y xAI, DeepSeek y Mistral esencialmente reprobaron. El informe señala que varios labs habrían retrocedido en compromisos de seguridad previos. ThursdAI
ThursdAI OpenAI Anthropic Google DeepMind Meta xAI DeepSeek Mistral
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Guerra de chips de inferencia: los TPU de Google aprietan a Nvidia
Google confirmó la disponibilidad general de Ironwood (TPU de 7ª gen) y adelantó su 8ª generación con dos chips dedicados —TPU 8t para entrenamiento a gran escala y TPU 8i para inferencia de alta velocidad—, ambos en proceso de 2nm de TSMC y previstos para GA más adelante en 2026. La competencia en inferencia se calienta. Spheron · io-fund
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Intel se lleva un pedido de Google por +3 millones de chips TPU
Trascendió que Intel aseguró una orden de Google para fabricar más de 3 millones de chips TPU, un espaldarazo relevante para su negocio de foundry en plena disputa por capacidad de fabricación de silicio para IA. Semicon
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Google demora Gemini 3.5 Pro por tercera vez y el mercado castiga a Alphabet
Google volvió a postergar Gemini 3.5 Pro tras no alcanzar sus targets internos en código y razonamiento complejo — el modelo ya está meses atrasado respecto de lo anunciado en Google I/O de mayo. Actualizaron los datos de entrenamiento a fines de junio con resultados decepcionantes. Las acciones cerraron -4,4% el jueves, borrando ~US$200B de capitalización; el acumulado desde fines de junio ronda los US$425B sin que cambiara un solo número de ingresos. Google no confirmó nueva fecha y estaría evaluando un Gemini 3.6 Flash como paliativo. CNBC · The Motley Fool
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Gemini 3.5 Pro de Google se vuelve a demorar
El modelo que iba a encabezar el 17 de julio habría vuelto a resbalar tras quedar corto en coding y razonamiento en las pruebas, luego de que Google descartara la arquitectura de Gemini 2.5 Pro para un rediseño desde cero (ventana de 2M de tokens y una "Deep Think Reasoning Layer"). El retraso repetido contrasta con la velocidad de los competidores. BigGo Finance · BuildFastWithAI
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Google DeepMind lanza Gemini 3.5 Pro tras un rediseño completo
Google publicó ayer (17/7) su modelo más capaz hasta la fecha, después de descartar la arquitectura previa (Gemini 2.5 Pro) por fallas estructurales en tool-calling recursivo y generación de SVG. Trae ventana de contexto de 2M tokens, una capa de razonamiento "Deep Think" (reservada al tier Ultra de US$250/mes) y flujos autónomos para código. Importante: Google no confirmó oficialmente ni la fecha, ni el contexto de 2M ni el precio, así que varias specs siguen sin ratificar. - - -
centraljersey.com techtimes.com finance.biggo.com Google DeepMind Gemini
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Google DeepMind lanza hoy Gemini 3.5 Pro tras un rediseño total
DeepMind había pospuesto el lanzamiento hasta el 17/07 para reconstruir la arquitectura desde cero en vez de partir de Gemini 2.5 Pro. El modelo suma una ventana de contexto de 2M de tokens, una capa "Deep Think" de razonamiento y capacidades de flujos de trabajo autónomos. BigGo Finance
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Anthropic ficha a Karpathy y a Tom Blomfield
Andrej Karpathy (ex director de IA de Tesla y miembro fundador de OpenAI) y Tom Blomfield (cofundador y ex CEO de Monzo) se sumaron a Anthropic. Extienden una racha agresiva de reclutamiento en 2026 que ya había traído al Nobel John Jumper desde Google DeepMind, y refuerzan la percepción de que el talento se está concentrando en Anthropic. Buildfastwithai
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Future of Life Institute publica su AI Safety Index 2026
El índice de seguridad calificó a los principales laboratorios: Anthropic obtuvo la nota más alta (C+), mientras OpenAI y Google DeepMind quedaron en C. Ninguno alcanzó una calificación alta, lo que reaviva el debate sobre si la carrera comercial va más rápido que las garantías de seguridad. Buildfastwithai
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Google abre sus TPU v8 y golpea el dominio de Nvidia
La octava generación de TPU (8t para entrenamiento, 8i para inferencia) escala hasta 134.000 chips en un solo data center y más de un millón entre sitios. El caso testigo: Midjourney bajó su cómputo mensual de US$2,1M a US$700K (−65%) al migrar de GPUs Nvidia a TPUs. Google además estaría ofreciendo sus TPU a proveedores de nube externos. SemiAnalysis · DCD
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El silicio custom acelera frente a los GPU comerciales
Aunque Nvidia mantiene ~70% del mercado de chips de IA, se proyecta que los envíos de servidores basados en ASIC lleguen a 27,8% del mercado en 2026, creciendo 44,6% interanual, casi el triple que los GPU merchant (16,1%). Trainium 3 de Amazon, TPU de Google, Maia 200 de Microsoft y MTIA de Meta empujan la ola de silicio propio de los hyperscalers. Spheron · Introl
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OpenAI lanza GPT-5.6 (Sol, Terra y Luna)
OpenAI presentó GPT-5.6, una familia de tres modelos: Sol (flagship, con modo subagente "Ultra" y setting de razonamiento "Max"), Terra (calidad tipo GPT-5.5 a la mitad de costo) y Luna (el más rápido y barato). El release fue escalonado tras una revisión caso por caso del Departamento de Comercio, y el modelo ya pasó a ser el preferido en Microsoft 365 Copilot. Importa porque redefine la relación performance/costo y la competencia directa con Anthropic y Google. Releasebot · BuildFastWithAI
Releasebot BuildFastWithAI OpenAI Anthropic Microsoft GPT GitHub Copilot
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Google DeepMind retrasa Gemini 3.5 Pro al 17 de julio
Google DeepMind pospuso el lanzamiento de Gemini 3.5 Pro y descartó la arquitectura 2.5 Pro para hacer una reconstrucción completa, apuntando a mejoras en razonamiento matemático, generación de escenas SVG y calidad de imagen. El objetivo declarado es competir de frente con GPT-5.6 y Fable 5 de Anthropic. Un retraso deliberado de este tipo señala presión competitiva alta en la gama frontier. BigGo Finance
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Google y Microsoft bajan ModHeader (1,6M de instalaciones) por un colector oculto
Ambos removieron la extensión ModHeader de sus stores después de que la firma británica Stripe OLT encontrara un colector de historial de navegación embebido en la versión oficial —verificado contra la firma del propio Chrome Web Store, o sea, no era una copia falsa. El colector estaba dormido: una allow-list vacía lo mantenía apagado y no hay evidencia de que haya recolectado nada. Microsoft la sacó de Edge el 3 de julio; Google, de Chrome el 10. The Hacker News
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Gemini 3.5 Pro sigue en preview y la fecha del 17 de julio sigue siendo rumor
Entrando en la segunda semana de julio, Gemini 3.5 Pro continúa en preview limitado: la API pública de Google lista gemini-3.5-flash y gemini-3.1-pro-preview, pero no un ID de gemini-3.5-pro generalmente disponible. Google lo anunció en I/O el 19 de mayo apuntando a junio, y ya se corrió dos veces. Circula fuerte el 17 de julio como fecha de GA (2M de contexto, Deep Think en el tier Ultra), pero no está confirmado por Google — tomarlo como rumor hasta que haya anuncio oficial. BigGo · MarketScale
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OpenAI lanza GPT-5.6 y ya es el modelo por defecto en Microsoft 365 Copilot
OpenAI publicó GPT-5.6 el 9 de julio junto con su system card, y el mismo día anunció que pasa a ser el modelo preferido dentro de Microsoft 365 Copilot. La cadencia de releases de OpenAI en 2026 es agresiva (5.4 → 5.5 → 5.6 en meses), y el movimiento con Microsoft consolida el canal enterprise justo cuando Google y Anthropic aprietan por arriba. Vale la aclaración: varios agregadores de noticias están publicando detalles no confirmados sobre variantes y precios de este modelo; acá solo van los anuncios oficiales. GPT-5.6 · Microsoft 365 Copilot · System card
GPT-5.6 Microsoft 365 Copilot System card OpenAI Anthropic Microsoft GPT GitHub Copilot
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Gemini 3.5 Pro: se filtra el 17 de julio como fecha de disponibilidad general (SIN CONFIRMAR)
Circulan planes de lanzamiento filtrados que ubican la disponibilidad general de Gemini 3.5 Pro el 17 de julio, con ventana de contexto de 2M de tokens y razonamiento "Deep Think" reservado al tier Ultra. Google no confirmó nada de esto oficialmente, así que va marcado explícitamente como rumor. Si se cumple, el modelo llegaría con un retraso de varias semanas respecto de la ventana originalmente esperada. Vale la pena chequear el blog oficial de Google DeepMind esta semana antes de darlo por hecho. Cobertura de la filtración (llm-stats)
Cobertura de la filtración (llm-stats) Google DeepMind Gemini
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Se acomodan las fichas tras la semana de lanzamientos
Con el polvo asentado: Grok 4.5 (8/7), Muse Spark 1.1 de Meta (9/7) y GPT-5.6 (9/7) ya están en producción, y ByteDance sumó Seedream 5.0 Pro. En los trackers independientes, Claude Fable 5 sigue primero en el ranking general (91/100 en BenchLM al 9 de julio). Queda pendiente Gemini 3.5 Pro, que Google corrió al 17 de julio. La foto: cuatro labs empujando releases en una sola semana y ninguno con ventaja estable. LLM-Stats · ThursdAI
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Google retrasa Gemini 3.5 Pro al 17 de julio con rediseño total
Google DeepMind pospuso el lanzamiento de Gemini 3.5 Pro y abandonó la arquitectura de 2.5 Pro por un rediseño desde cero, apuntando a mejor razonamiento matemático, generación de escenas SVG y calidad de imagen para competir con GPT-5.6 y Fable 5. Introduce ventana de contexto de 2 millones de tokens, una "Deep Think Reasoning Layer" y capacidades de flujos de trabajo autónomos. Señala lo alta que está la vara competitiva. BigGo Finance · ThursdAI
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Los hyperscalers disparan el capex en infraestructura de IA
Microsoft anunció más de US$80.000 millones en datacenters de IA para el año fiscal 2026, Alphabet ~US$75.000 millones en capex (mayormente IA) y Meta guió entre US$60.000-65.000 millones. La demanda alimenta tanto a Nvidia como el silicio propio (TPU de Google, Trainium de Amazon, Maia de Microsoft). Intellectia
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Google amplía su línea Gemini y robótica
Google liberó NanoBanana 2 Lite (generación de imágenes en menos de 4 segundos desde ~$0,034 por 1.000 imágenes) con la Interactions API llegando a disponibilidad general la misma semana. Además, Boston Dynamics se asoció con Google Cloud y DeepMind para integrar Gemini Robotics-ER 1.6 en su perro robótico Spot y la plataforma Orbit. Muestra la apuesta de Google por IA multimodal barata y por embodied AI. ThursdAI · llm-stats
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Chrome parchea el 0-day CVE-2026-11645 explotado activamente
Google confirmó un acceso a memoria fuera de límites en el motor V8 (JavaScript/WebAssembly) de Chrome, con exploit en circulación. Se recomienda actualizar de inmediato. En paralelo, el Patch Tuesday de junio de Microsoft corrigió un récord de 206 fallos, incluidos tres 0-days y RCE críticos como CVE-2026-45657 (CVSS 9.8, ejecución a nivel SYSTEM). The Hacker News – Chrome · The Hacker News – Microsoft
The Hacker News – Chrome The Hacker News – Microsoft Microsoft Chrome Patch Tuesday
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Google DeepMind retrasa Gemini 3.5 Pro al 17 de julio con arquitectura nueva
La compañía descartó la base de Gemini 2.5 Pro y rehízo el modelo desde cero. Promete una ventana de contexto de 2 millones de tokens, una capa de razonamiento "Deep Think" para problemas complejos y capacidades de workflows autónomos. El retraso muestra la presión competitiva para no sacar un modelo incremental. BigGo Finance
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Google amplía el preview de Gemini 3.5 Pro con ventana de 2M tokens
El modelo sigue en preview sin fecha de disponibilidad general confirmada —tras incumplir dos deadlines propios— pero se expandió a preview enterprise en Vertex AI y arrancó un rollout gradual para desarrolladores. Su ventana de contexto de 2 millones de tokens es la más grande de cualquier modelo frontera en producción, duplicando a Fable 5 y Claude Opus 4.8. buildfastwithai
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Arranca el UN Global Dialogue on AI Governance en Ginebra
El diálogo inaugural de la ONU sobre gobernanza de IA abrió el 6 de julio con delegados de 169 países, en una sesión de dos días. En paralelo, la Casa Blanca finaliza un marco voluntario con OpenAI, Anthropic y Google para publicar benchmarks técnicos que definan qué niveles de capacidad disparan una revisión de seguridad y las reglas de acceso doméstico vs. extranjero. Señala una regulación de IA que se acelera en ambos frentes. buildfastwithai
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Movimientos de talento y competencia global
Noam Shazeer (VP de Engineering y co-lead de Gemini) anunció su pase a OpenAI, mientras que el Nobel de Química John Jumper deja Google DeepMind para sumarse a Anthropic. En modelos, Z.ai mostró GLM-5.2 con capacidades competitivas frente a los frontier labs, y Base44 lanzó Base 1, el primer modelo interno de una plataforma de "vibe-coding". thursdai · llm-stats
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Google confirma Gemini 3.5 Pro para julio con precios agresivos
Tras correrse desde junio, Gemini 3.5 Pro quedó habilitado para disponibilidad general en julio. El pricing aterriza cerca de US$2 por millón de tokens de entrada y US$12 de salida, bastante por debajo de las estimaciones altas (US$15/US$60) que circulaban. La demora deja al modelo debutando ante una audiencia más escéptica que la que habría tenido en junio. Tech Insider
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0-day en Chrome V8 explotado activamente (CVE-2026-11645)
Google parchó una vulnerabilidad en el motor JavaScript V8 de Chrome que estaba siendo explotada en la práctica; recomendación de actualizar de inmediato. Los 0-days de V8 suelen encadenarse para RCE en el navegador. The Hacker News
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OpenAI propone ceder ~5% de su capital al gobierno de EE.UU
Sam Altman planteó transferir cerca del 5% de OpenAI a un vehículo estatal inspirado en el Alaska Permanent Fund, valuado en ~US$42.600 M sobre la valoración post-money de US$852.000 M de marzo. La idea, reportada por el Financial Times, apunta a compartir ganancias de la IA y aliviar la fricción regulatoria; sigue siendo conceptual y probablemente requeriría acción del Congreso. Podría sentar precedente para Anthropic, Google y Meta. TechStartups / FT
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Movimientos en modelos: Fable 5, Gemini 3.5 Flash y la familia GPT-5.6
Según agregadores de releases, Anthropic redistribuyó Fable 5 (que retomó la corona de coding con ~80,3% en SWE-Bench Pro) junto a Sonnet 5; Google posiciona Gemini 3.5 Flash (contexto de 1M tokens, multimodal) para producción; y OpenAI adelantó la familia GPT-5.6 (Sol/Terra/Luna), inicialmente limitada a ~20 organizaciones vía API. Tomar con cautela: son datos de trackers, no siempre confirmados por comunicados oficiales. LLM-Stats
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El consumo eléctrico de Google saltó 37% por los datacenters de IA
El reporte ambiental 2025 de Google reveló un alza interanual del 37% en consumo eléctrico —la mayor de su historia—, con datacenters usando más de 42 millones de MWh, comparable al consumo anual de países como Nueva Zelanda. Aunque mantiene 100% de matching renovable, admite que el buildout de IA supera la descarbonización de la red. Señala la tensión creciente entre crecimiento de IA y metas climáticas. Ars Technica vía TechStartups
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Gemini 3.5 Pro queda listo para disponibilidad general en julio
Google dejó Gemini 3.5 Pro listo para su lanzamiento GA en julio tras haberse corrido desde junio. Refuerza la competencia directa con Claude y GPT en la gama alta multimodal. LLM Stats · AI Weekly
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Zero-day de Chrome en V8 explotado activamente (CVE-2026-11645)
Se trata de un acceso a memoria fuera de límites en V8, el motor de JavaScript y WebAssembly de Chrome, con CVSS 8.8. Google reconoció que existe un exploit circulando en la práctica, por lo que corresponde actualizar el navegador de inmediato. The Hacker News
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0-days de Microsoft Exchange y Chrome bajo el foco
Microsoft advirtió sobre un 0-day de Exchange Server (CVE-2026-42897, spoofing/XSS) explotado en el mundo real, mientras que Google parcheó un 0-day de alto perfil en el motor V8 de Chrome (CVE-2026-11645). Ambos exigen actualización inmediata. Todo esto ocurre en un contexto de "nueva normalidad" con Patch Tuesdays de +200 CVEs impulsados por el descubrimiento de bugs asistido por IA. SecurityWeek · The Hacker News · CSO Online
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Sigue el éxodo de talento de Google DeepMind hacia rivales
John Jumper (Nobel de Química por AlphaFold) anunció su salida de Google DeepMind para sumarse a Anthropic, parte de una tendencia de investigadores que dejan Google por competidores como OpenAI y Anthropic. Es una señal de la presión competitiva por el talento de IA de primer nivel. CNBC · TechCrunch
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Boston Dynamics integra Gemini Robotics en el perro robot Spot
Boston Dynamics se asoció con Google Cloud y DeepMind para llevar Gemini Robotics-ER 1.6 a Spot y a su plataforma de inspección visual Orbit. Marca un paso más en la convergencia de modelos multimodales de razonamiento con robótica física para tareas industriales. dentro.de/ai
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Meta debuta la serie Muse con "Muse Spark"
Meta presentó Muse Spark (nombre en código "Avocado"), el primer modelo de su nueva serie Muse desarrollada por Meta Superintelligence Labs, en su intento de recortar distancia con Google y OpenAI tras inversiones multimillonarias en talento. Mistral/contexto de mercado
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La plataforma Vera Rubin entra en plena producción
Los productos basados en Rubin estarán disponibles vía partners en la segunda mitad de 2026, con AWS, Google Cloud, Microsoft y OCI —más CoreWeave, Lambda, Nebius y Nscale— entre los primeros en desplegar instancias Vera Rubin. Es la próxima generación de cómputo de datacenter que sostiene el boom de IA. Nvidia Newsroom
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Éxodo de investigadores de Google DeepMind hacia Anthropic y OpenAI
Reportes del 28 de junio señalan que el pivote de DeepMind hacia código le costó al menos seis investigadores que se fueron a Meta, OpenAI y Anthropic. Entre ellos, el VP John Jumper —Nobel de Química 2024 por AlphaFold— se marcha a Anthropic, junto con Jonas Adler y Alexander Pritzel; Noam Shazeer (coautor de "Attention Is All You Need" y co-líder de Gemini) se sumó a OpenAI. Importa porque debilita la posición de Google justo cuando la guerra por el mercado de coding con IA se intensifica. TechTimes · TechCrunch · CNBC
TechTimes TechCrunch CNBC OpenAI Anthropic Google DeepMind Meta Gemini
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Estándar abierto "Agentic Resource Discovery" (ARD) para agentes de IA
Google, Microsoft, GitHub, Hugging Face, NVIDIA, Salesforce y Snowflake, entre otros, publicaron ARD, una especificación abierta que permite a los agentes localizar, verificar y conectarse en tiempo de ejecución con herramientas, APIs, servidores MCP y otros agentes. Importa porque apunta a estandarizar la interoperabilidad entre agentes, un cuello de botella clave para los sistemas multi-agente que hoy crecen sin reglas comunes. The AI Update (MarketingProfs)
The AI Update (MarketingProfs) Microsoft Hugging Face GitHub Nvidia MCP Salesforce
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Google divide su TPU de 8ª generación: 8t y 8i
Google previó su arquitectura de octava generación, separando entrenamiento e inferencia: TPU 8t (Sunfish, diseñada con Broadcom) e TPU 8i (Zebrafish, con MediaTek), ambas en TSMC 2nm para fines de 2027, con objetivos de 2,8x en entrenamiento y 80% de mejora en precio-rendimiento de inferencia sobre Ironwood. Importa porque marca el fin del silicio de propósito general en datacenter y refuerza la presión sobre Nvidia en inferencia. The Next Web · blog.google
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El reparto del mercado de asistentes se mueve
Según el 2026 State of AI Report de Sensor Tower, la cuota global de ChatGPT cayó al 46,4%, mientras Google Gemini subió a 27,7% y Claude llegó a 10,3%. El dato que destaca para negocio: Claude tiene la mayor tasa de conversión a pago del sector (13% de sus usuarios pagan). MarketingProfs
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Patch Tuesday récord de Microsoft y 0-day de Chrome explotado
El Patch Tuesday de junio (9/06) batió récord con ~206 CVEs y seis 0-days, incluidos RCE críticos sin interacción del usuario (CVE-2026-45657, CVE-2026-47291, ambos CVSS 9.8). En paralelo, Google parcheó de emergencia un 0-day en el motor V8 de Chrome (CVE-2026-11645, CVSS 8.8) que ya se explotaba en la práctica. BleepingComputer · The Hacker News
BleepingComputer The Hacker News Microsoft Chrome Patch Tuesday
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Google DeepMind pierde figuras clave frente a Anthropic y OpenAI
John Jumper —Premio Nobel 2024 junto a Demis Hassabis y co-creador de AlphaFold— anunció su salida hacia Anthropic, mientras el investigador estrella Noam Shazeer se va a OpenAI. La fuga de talento sacudió a inversores y reavivó dudas sobre la capacidad de Google de seguir en la frontera del desarrollo de modelos; las acciones de Alphabet cayeron. (CNBC, Fortune, Bloomberg)
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Alphabet levanta US$80.000 millones para financiar su capex de IA
A comienzos de junio, la matriz de Google anunció una emisión de capital por US$80.000 millones para sostener su inversión en infraestructura de IA, con un gasto total proyectado de entre US$180.000 y US$190.000 millones para 2026. Refleja la escalada del costo de competir en cómputo a escala de gigavatios. (Fortune)
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El ritmo de lanzamiento de modelos sigue acelerándose
Los trackers del sector reportan nuevos modelos cada ~2 días: en junio aparecieron, entre otros, GPT-5.6 de OpenAI, una actualización multimodal Gemini 3.2 de Google, el preview de Claude Fable 5 de Anthropic y varios modelos frontera chinos (Qwen 3.7, DeepSeek V4.1, GLM-6). Conviene tomar las fechas exactas con cautela porque provienen de agregadores. (LLM-Stats, pricepertoken)
LLM-Stats pricepertoken OpenAI Anthropic DeepSeek GPT Claude Gemini Qwen
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Investigadores clave de Gemini dejan Google por Anthropic
TechCrunch reportó el 24 de junio que Jonas Adler y Alexander Pritzel, que tuvieron roles importantes en el desarrollo de Gemini, se suman a Anthropic, en una seguidilla de salidas de científicos top de Google DeepMind. Refleja la guerra de talento entre laboratorios y la presión competitiva sobre Google en la cima de la IA. TechCrunch
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Google DeepMind apuesta US$75M a la IA en Hollywood con un acuerdo con A24
El 22 de junio se conoció una alianza entre DeepMind y el estudio A24 para explorar el uso de IA generativa en cine. Es una señal del avance de los grandes labs hacia la industria del entretenimiento y del intento de Google de posicionar sus modelos de video/multimodales en producción real. TechCrunch
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Mistral lanzó OCR 4 y empuja su jugada de IA empresarial
La startup europea presentó OCR 4, un producto comercial de extracción de documentos con precio por página, bounding boxes, scores de confianza, clasificación de bloques y despliegue self-hosted para clientes corporativos. Apunta de lleno al mercado empresarial (SLAs, acuerdos de procesamiento de datos, auditorías de cumplimiento) y compite con Google Document AI, Amazon Textract y Azure Document Intelligence, en un contexto donde los controles de exportación de EE.UU. refuerzan el argumento de soberanía de IA europea. VentureBeat
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Google pone Gemini 3.5 Pro en disponibilidad general
El modelo entró en su ventana de GA, con el lanzamiento general estimado entre el 23 y el 30 de junio de 2026. Trae un contexto de 2 millones de tokens (el doble que Gemini 3.5 Flash y el mayor de cualquier modelo frontera en producción), un modo de razonamiento "Deep Think" reservado al plan Ultra de US$250/mes y soporte multimodal de texto e imágenes. Es el competidor directo de los modelos tope de OpenAI y Anthropic. buildfastwithai · llm-stats
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Google pierde a dos pesos pesados en una semana: Jumper a Anthropic, Shazeer a OpenAI
El 19 de junio John Jumper, VP de Google DeepMind y Nobel de Química 2024 por AlphaFold, anunció su salida tras casi nueve años para sumarse a Anthropic. Días antes, Noam Shazeer, co-lead de Gemini, comunicó su pase a OpenAI. La doble fuga golpea los esfuerzos de Google en la carrera de modelos y las acciones de Alphabet cayeron alrededor de 6% el lunes. Bloomberg · CNBC · TechCrunch
Bloomberg CNBC TechCrunch OpenAI Anthropic Google DeepMind Gemini
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Google actualiza Gemini 3 Deep Think
Google liberó una mejora del modo de razonamiento Deep Think de Gemini 3, orientado a problemas duros de ciencia, matemática e ingeniería mediante rondas iterativas de razonamiento que exploran múltiples hipótesis en paralelo. Está disponible para suscriptores AI Ultra dentro de la app de Gemini. Refuerza la estrategia de tres niveles (Flash / Pro / Deep Think) frente a OpenAI y Anthropic. Google DeepMind · Blog de Google
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Amodei y Hassabis piden una coalición de IA liderada por EE. UU. en el G7
En una reunión a puertas cerradas durante la cumbre del G7, los CEO de Anthropic (Dario Amodei) y Google DeepMind (Demis Hassabis) reclamaron una coalición tecnológica liderada por Estados Unidos. Participó una decena de ejecutivos del sector, entre ellos Sam Altman de OpenAI, junto a jefes de Estado. Señala cuánto se mezclan ya geopolítica y desarrollo de modelos de frontera. CNBC
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Google presenta la TPU v8 con dos chips diferenciados
La octava generación de las Tensor Processing Units incluye por primera vez dos variantes: la TPU 8t para entrenamiento de alto throughput (casi 3× más cómputo que la generación previa) y la TPU 8i para inferencia y RL (384 MB de SRAM on-chip y 288 GB de HBM). Google ya vende sus TPU a clientes externos como OpenAI, Anthropic y Meta. io-fund · Google Cloud
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Lluvia de modelos frontier en pocos días
OpenAI lanzó GPT-5.6 y Google sacó Gemini 3.2 como refresh multimodal de mitad de ciclo (con Gemini 3.5 Pro anticipado para el mes que viene). En paralelo, el frente chino se apretó fuerte: Qwen 3.7, DeepSeek V4.1, Hunyuan Large 3, ERNIE 5.1, Doubao Pro y GLM-6 salieron casi todos en la misma quincena. El ritmo actual es de un modelo nuevo cada ~2 días. llm-stats · Presenc AI roundup
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