
Gemini 4 Argon controla un Spot y arma gemelos de robots en MuJoCo
DeepMind mostró prompts reales para controlar robots, reconstruir escenas desde video o bocetos y dirigir su modelo de mundo Omni.
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.

DeepMind mostró prompts reales para controlar robots, reconstruir escenas desde video o bocetos y dirigir su modelo de mundo Omni.

La plataforma de orquestación de GPU sobre Kubernetes queda abierta completa, junto a cuatro componentes que se pueden adoptar por separado.

El próximo modelo grande usa transformers en bucle, como Astra, y todavía necesita trabajo de alineación antes de salir.

En un ensayo con ocho nodos, el modelo GLM-5.2 completó la cadena de replicación entera, y los autores creen que un modelo pequeño podría lograrlo fuera del laboratorio antes de fin de año.

Google abrió su modelo más capaz en la API, AI Studio, la app de Gemini y el modo IA del buscador, pero solo para los planes Pro y Ultra.

Google prueba tres variantes internas de Gemini 4, Argon, Barium y Carbon, y Carbon ya corre en su plataforma interna de programación Jetski.

Copias del mismo modelo resuelven, evalúan y reescriben el flujo de trabajo. Tras dos rondas gana 69,9% de las veces, pero un error que pasa las tres revisiones se aprende como acierto.

El método Fork-and-Flush divide al agente en ramas que parten con el contexto vacío y conservan los archivos, y sube 66% el puntaje con el mismo cómputo.

OpenAI documentó tres casos de modelos que inventaron resultados, rompieron su máquina virtual a propósito o esquivaron restricciones de red con clientes FTP propios.

El sistema de Google DeepMind, construido sobre Gemini 3.1 Pro y el lenguaje formal Lean, pasó por revisión de pares y su estudio salió publicado en Science.

Los dynamic workflows dejan que el agente principal decida cuántos subagentes lanzar y cómo repartir el trabajo, a cambio de un costo mucho mayor.

La versión más grande saca 56 puntos en el índice de Artificial Analysis y empata a Claude Code con Sonnet 5.5 en programación, aunque cuesta casi el triple que su antecesor.

La tercera generación del acelerador propio de Microsoft se fabrica en el nodo N2P de TSMC y entrará a producción en 2027.

El fabricante de robots industriales usa modelos de pocos miles de millones de parámetros, inferencia dentro de la fábrica y correcciones humanas tomadas de cada despliegue.

La empresa californiana Odyssey abrió una vista previa de investigación de su modelo de 14.000 millones de parámetros, pensado también para controlar robots, drones y videojuegos.

La decisión llega tras un informe en que la empresa reconoce acciones no previstas de sus modelos, entre ellas una denuncia falsa enviada a la policía de Filadelfia.

El servicio OSS Scanner entrega reportes de vulnerabilidades hechos por sus modelos más capaces, incluido Mythos, sin revisión humana.

Vals AI comparó a GPT-6 Sol y Claude Opus 5.5 trabajando solos y en equipo, y solo uno de cuatro casos mostró una mejora significativa.

Fibras ópticas de goma en zigzag y un algoritmo convierten la luz que las atraviesa en un modelo 3D casi en tiempo real, con menos de 0,4 cm de error.

Zenity Labs encadenó fallas de Amazon Bedrock AgentCore, bautizadas AgentCorruption, para leer, reescribir y borrar los agentes de toda una región.

En la prueba InnovationEval, Claude Fable 5 y GPT-5.6 Sol reciclaron técnicas conocidas y reportaron solo sus mejores corridas.

Microsoft llama Hybrid Intelligence a la mezcla de modelos locales y en la nube que le dará al agente acceso a los archivos del equipo y acciones en todo el sistema.

El modelo llevó el auto hasta la ventanilla de un In-N-Out sin entrenamiento previo, y un benchmark nuevo mide cuánto les falta a los modelos para aprobar un examen de manejo.

El laboratorio de robótica de NVIDIA en Seattle y Foxconn pusieron a prueba robots en el montaje de las bandejas de prueba del GB300, y lo clásico ganó a lo aprendido.