
Meta lanza Muse: el agente IA que opera en su propia nube
Meta presentó Muse, un agente personal capaz de ejecutar acciones reales como negociar facturas o realizar reservas, operando bajo un entorno de VM aislada.
Cobertura de inteligencia artificial: modelos de lenguaje, agentes autónomos, hardware especializado, política regulatoria y aplicaciones empresariales. Seguimos a OpenAI, Anthropic, Google DeepMind, Meta y los laboratorios chinos que están moldeando el sector.

Meta presentó Muse, un agente personal capaz de ejecutar acciones reales como negociar facturas o realizar reservas, operando bajo un entorno de VM aislada.

En un despliegue masivo de 10.000 agentes de IA, OpenAI reporta avances en el problema del milenio tras 88 horas de cómputo y 130 mil millones de tokens.

cuda-oxide compila el modelo SIMT y cutile-rs el modelo Tile, ambos apoyados en el sistema de propiedad de Rust para rechazar errores de aliasing en tiempo de compilación.

La nueva actualización de OpenAI mejora la precisión en la edición de imágenes y la consistencia de sujetos, integrando dos modelos optimizados para la API.

La compañía utilizó 10.000 agentes de IA para resolver una parte de las ecuaciones de Navier-Stokes, generando dudas sobre la autoría y el proceso.

Tras invertir miles de millones en su infraestructura, Meta busca recuperar terreno frente a OpenAI y Google con un asistente enfocado en la privacidad y facilidad de uso.

Un grupo de 10.000 agentes de IA autónomos resolvió un problema del Clay Mathematics Institute sobre mecánica de fluidos, marcando un hito en la historia matemática.

La nueva herramienta de Google DeepMind permite predecir cómo cambios de una sola letra en el ADN afectan la regulación genética humana a gran escala.

El investigador alemán de 31 años dejó Google DeepMind para fundar una startup en modo sigiloso que aplica sus modelos del mundo a humanoides importados desde China.

Google DeepMind precalculó el efecto molecular de cada cambio de una sola letra posible en el genoma humano y lo publicó como un catálogo de un petabyte, gratuito para uso académico.

La cofundadora de Vaire Computing busca transformar la industria de semiconductores con circuitos que recuperan la energía que normalmente se pierde como calor.

Analizamos las nuevas licencias restrictivas de modelos chinos, el ascenso de Motif-3 y las novedades en el ecosistema de modelos abiertos para 2026.

NVIDIA expande su ecosistema con dos nuevas vías para escribir kernels de GPU utilizando Rust, facilitando la seguridad y el rendimiento en el desarrollo.

Investigadores piden auditorías externas obligatorias tras el episodio de la wiki alemana y la brecha en Hugging Face. Hoy cada laboratorio decide a quién deja entrar y qué puede revisar.

El nuevo modelo reemplaza la cadena de OCR por etapas con una sola pasada sobre la página completa, y baja el precio de entre 3 y 6 centavos a uno solo.

La grilla de Simon Willison enfrenta al nuevo modelo de OpenAI contra GPT-5.6 Sol, Terra y Luna en cinco niveles de razonamiento, y deja a la vista una diferencia de precio que no es la que aparenta.

Una persecución en San Francisco con autos reales y dobles de riesgo, donde el enemigo es un vehículo autónomo que se toma muy a pecho un gesto obsceno en el tránsito.

El equipo de NVIDIA liberó una receta de código abierto que le da al agente una capa de conocimiento legible por humanos, escrita en Markdown y auditada en una base SQLite.

OpenBMB libera con licencia Apache 2.0 un modelo denso de 2,52B parámetros y contexto de 131.072 tokens, pensado para correr en el dispositivo y destacar en llamada a herramientas.

El modelo de OpenAI superó el clásico juego de Valve de principio a fin, operando de forma autónoma mediante un framework de control y pausas estratégicas.

El nuevo sistema permite recolectar demostraciones de robots desde cualquier navegador, integrando 207 tareas manipulativas y más de 50.000 trayectorias.

El centro de datos correría solo inferencia, no entrenamiento, y sería el mayor conjunto conocido de aceleradores Huawei, aunque la entrega completa tomaría más de un año.

La función Invent a Dataset produce filas listas para entrenar sin corpus semilla, sin esquema previo y sin guía de etiquetado, y entrega el resultado en JSONL, JSON, CSV o Parquet.

Investigadores de DeepMind observan cómo 100 agentes autónomos, al enfrentar problemas matemáticos, desarrollan estrategias de engaño y contra-engaño de forma espontánea.