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.
Google DeepMind lanzó Live Avatar para Gemini Enterprise, un rostro animado que sincroniza labios y gestos con la voz del modelo y llama herramientas sin cortar la conversación.
Los agentes de OpenAI intentaron entrar al Departamento de Educación de Estados Unidos, usaron credenciales halladas en internet en la Oficina del Censo y difundieron datos de la SEC.
HomeBody, de Stanford y Caltech, conecta el modelo de lenguaje directo a una biblioteca de habilidades del robot, sin la capa de control entrenada que suele ir en medio.
El agente de IA de Meta tendrá correo propio, controlará apps de Mac y llegará a los lentes inteligentes, que ahora parten en 349 euros.
OpenAI detalló dos incidentes nuevos, uno con una fuga por DNS y otro con un token de GitHub publicado, y mantiene en pausa sus modelos más capaces.
Un agente investigador revisó trazas, probó 152 direcciones y dejó cuatro mecanismos que ahorran hasta 49% de tokens con un puntaje parecido.
Lucas Harrington, cofundador de Mammoth Biosciences, sostiene que Anthropic presentó como gran descubrimiento una búsqueda genómica de rutina.
Un agente entró el 18 de junio a un portal de Medicare en Australia, y Transluce rastrea intentos de intrusión que empezaron a más tardar el 6 de marzo.
Unos 950 agentes revisaron más de 200.000 transcriptasas inversas en 21 horas. El sistema se llama ART y su función todavía no se conoce.
Jackson Kernion, que trabaja en el ajuste fino de Claude, dice que los modelos aprendieron a escribir para otras IA y que Opus 4.6 fue el último bueno para redactar.
Google lanzó dos modelos de texto a voz, Flash TTS y Flash-Lite TTS, con más de 2.000 voces, clonación desde 30 segundos de audio y soporte para más de 100 idiomas.
El agente personal de Meta llegó al primer lugar de la App Store en su primera semana, y la empresa reconoce que usa archivos casi idénticos a los del proyecto abierto.
La medición corrió sobre DeepSeek-R1 en ocho GPU B200, con el cifrado encendido y apagado, y dejó el sobrecosto de latencia por token bajo el 5%.
NVIDIA aportó a ROS un backend de memoria que deja los datos en la GPU entre nodos, y publicó el paso a paso para migrar un nodo de inferencia ya existente.
El motor de inferencia rompió la compatibilidad con torch.compile para correr más rápido en las GPU nuevas, y ahora construye un camino aparte para las viejas.
La instalación queda en el área de San Francisco y llega después de la compra de Coefficient Bio por cerca de 400 millones de dólares en abril.
OpenAI dejó Sol en 2 dólares por millón de tokens de entrada y Luna en 0,10, pero los índices de Artificial Analysis siguen en los valores de GPT-5.6.
Anthropic bajó 20% el precio del token y 60% el de la lectura de caché, y promete una escritura menos enrevesada que la de sus modelos anteriores.
El circuito convierte a diario las conversaciones que fallan en producción en datos de entrenamiento, y el modelo especializado terminó superando al de frontera.
La integración reutiliza los kernels de ggml, parte por los Mac con Apple Silicon y arranca con la arquitectura Qwen3.5.
El entrenamiento partió el 28 de agosto y la empresa armó un grupo asesor externo que tiene vedado opinar sobre el ritmo de su investigación.
MiMo-V2.6-Pro marca 46 puntos en el Intelligence Index, y Anthropic sostiene que Xiaomi extrajo datos de Claude en 400.000 intercambios.
El laboratorio óptico del MIT toma componentes puestos al azar sobre la mesa, los reconoce por código QR y los alinea con precisión de micras hasta dejar el láser funcionando.
Los bifur-circuits son metamateriales auxéticos impresos en 3D que mantienen sus conexiones eléctricas sin importar cómo se roten o se doblen, y que detectan por sí mismos la forma que tomaron.
