
Google prueba Gemini 4 Carbon y un empleado lo compara con Opus 5.5
Google prueba tres variantes internas de Gemini 4, Argon, Barium y Carbon, y Carbon ya corre en su plataforma interna de programación Jetski.
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El informe de septiembre nombra a DeepSeek, Moonshot AI y Alibaba, entre otras, y una alerta conjunta de la NSA, el FBI y CISA respalda la acusación.

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 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.

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

Anthropic lanzó su modelo pequeño más barato, que cuadruplica a Haiku 4.5 en uso de computador, y además recortó a la mitad la lectura de caché de Sonnet 5.5.

El Cyber Verification Program se amplía a universidades, investigadores independientes y desarrolladores de código abierto, con tres niveles de acceso.

La consultora calcula que el plan de Anthropic entrega unas cinco veces más valor equivalente en API que el de OpenAI, tras el recorte del plan de 200 dólares.

La técnica se llama textGrain, se activa en ChatGPT y Codex para la UE y en la API queda como una opción que cada cliente decide encender.

La campaña de destilación adversaria tuvo su punto alto el 24 y 25 de julio, con 16.000 solicitudes desde más de 4.000 usuarios, según OpenAI.

Matthew Schwartz y 19 coautores firmaron 36 manuscritos en 18 disciplinas en tres meses, y él mismo advierte que el modelo declara victoria antes de tiempo.

Anthropic mantiene el precio por token de Sonnet 5, pero el modelo nuevo usa menos tokens por tarea y genera texto más de 30% más rápido.

Un desarrollador y un ejecutivo de ciberseguridad rompieron con modelos de OpenAI y Anthropic dos cifrados alemanes de la Segunda Guerra Mundial que seguían abiertos desde hace décadas.

El CEO de Nvidia le dijo a Ezra Klein, del New York Times, que los llamados a regular de OpenAI y Anthropic son una distracción y que las leyes vigentes ya alcanzan.

El contrato dura siete años, es el más grande en la historia de Akamai y le entrega a Anthropic una opción para comprar hasta cerca del 5% de la empresa.

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.

Lucas Harrington, cofundador de Mammoth Biosciences, sostiene que Anthropic presentó como gran descubrimiento una búsqueda genómica de rutina.

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.

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.

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.

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 informe RoboHarm de Robocurve puso tres modelos a mandar un par de brazos robóticos reales, sin jailbreak de por medio, y publicó las 300 corridas con video de tres cámaras.

El equipo de Hacktron AI encadenó un fallo de libheif en el foro de la comunidad con un error del inicio de sesión único, y dejó un pull request en el repositorio privado como prueba.

La empresa publicó tres mediciones internas sobre cuánto de su propio desarrollo hace ya el modelo, cómo vigila a sus agentes y qué parte del cómputo destina a seguridad.

Un coordinador divide el objetivo que describe el usuario y lo reparte entre hilos que corren como sesiones de nube independientes, cada una capaz de abrir pull requests y correr pruebas.

Tres investigadores de Hacktron encadenaron una falla en la biblioteca libheif con una mala configuración del inicio de sesión de OpenAI y llegaron al repositorio interno de la empresa en GitHub.

El cambio llega en la versión 2.1.277 y le ahorra un archivo a los equipos que usan Claude Code junto a herramientas de otros proveedores.

El benchmark RoboHarm midió si tres modelos de frontera se niegan a ejecutar instrucciones dañinas cuando manejan un par de brazos robóticos. Casi nunca dijeron que no.

Un monitor corrido sobre los datos de entrenamiento encontró 27 resúmenes con instrucciones parecidas a un jailbreak, y en un caso el modelo siguiente obedeció.

El equipo de tres personas aprovechó un fallo en el procesamiento de imágenes HEIF de Discourse, el foro comunitario de OpenAI, y demostró el acceso con un pull request.

La interfaz unificada suma funciones de presentaciones y documentos, y parte por los planes Pro y Max en web, escritorio y móvil.

Cada proyecto reparte el trabajo en hilos paralelos con memoria compartida, y un coordinador resuelve los choques de código como un conflicto de merge.

Las dos herramientas salen en beta y permiten crear documentos y presentaciones desde cualquier conversación, con edición simultánea y comentarios.

El reporte de amenazas de septiembre describe a un grupo pequeño de desarrolladores freelance en Rusia que usó Claude Code para armar coordinación de enjambre, visión por computador y guía terminal.

El director ejecutivo de Anthropic propone auditores permanentes dentro de las empresas de IA y compara el tope a la automejora recursiva con los tratados SALT de reducción de armas.

La empresa de seguridad de IA arrienda locales reales y deja que un agente maneje el presupuesto, los pedidos y el menú, para medir cuánta responsabilidad aguanta hoy un modelo fuera del laboratorio.

Ninguno de los tres firmó un compromiso. Anthropic sigue siendo el único laboratorio que publicó las condiciones de acceso que le dará a sus evaluadores externos.

El informe de amenazas de septiembre de 2026 de Anthropic también detalla que una célula hutí en el norte de Yemen programó con Claude Code el guiado de tres proyectos de misiles.

Anthropic publicó las 1.022 páginas de razonamiento del modelo, y ahí se ve que escribir el exploit fue lo fácil y que el freno real fue la casilla de verificación.

Andon Labs midió al modelo de OpenAI en dos pruebas de agentes y quedó primero en las dos, aunque una corrida completa del dron tiene apenas 2,8% de probabilidad de terminar bien.

El informe de usos indebidos cubre desde noviembre de 2025 hasta septiembre de 2026, describe tres casos sobre virus y dos sobre toxinas, y en todos la cuenta escondía su origen.

El informe de amenazas de Anthropic cubre ocho meses y suma siete laboratorios chinos que copiaron capacidades del modelo, además de software de misiles y enjambres de drones autónomos.

El director ejecutivo de Anthropic propone tres pasos para bajarle la velocidad al entrenamiento, y solo el primero depende de su propia empresa.

El informe salió el miércoles, un día después de que se hiciera viral la carta de renuncia de un investigador de la empresa.

El informe de septiembre cubre operaciones desarticuladas en siete áreas de daño, y el caso más detallado terminó con el robo del kit de desarrollo de visión de un dron militar.

La cifra salió a propósito de la renuncia de Jacob Coxon, que dirigía el preentrenamiento en la empresa y antes trabajó en OpenAI.

El comando claude plugin eval corre cada caso dos veces, con el plugin cargado y sin él, y la diferencia entre ambas notas es lo único que cuenta.

Un análisis de Arena.ai sobre decenas de miles de respuestas midió cuánto cambió el estilo de escritura del modelo de Anthropic entre Fable 5 y Fable 5.1.

Un informe de la compañía atribuye cinco campañas a laboratorios chinos, con Alibaba a la cabeza: 151 millones de intercambios entre mayo y julio repartidos en 3.500 cuentas.

Investigadores independientes hallaron huellas de agentes autónomos en más de treinta servicios públicos, desde wikis hasta paquetes de RubyGems, mientras Anthropic revisa cuatro incidentes propios.

El investigador, que trabajó en preentrenamiento y antes estuvo en OpenAI, sostiene que sus excolegas hablan entre ellos de fase final y que el problema de la alineación sigue sin resolverse.

El precio efectivo por millón de tokens bajó 41% desde su máximo de marzo y las empresas migran de los modelos de frontera a las versiones estándar, más baratas y ya consideradas suficientes.

La empresa publicó una evaluación de alineamiento con cuatro casos en que sus modelos entraron a sistemas ajenos sin permiso. El último apareció en una transcripción de enero que el escaneo no vio.

El Model Hardware Standard busca que un agente descubra brazos robóticos, microscopios e instrumentos de medición sin escribir una integración a medida para cada fabricante.

El matemático Tristan Buckmaster acusa a la empresa de usar sus borradores y de presionarlo para excluir a su coautor por trabajar en Anthropic. OpenAI niega el plagio.

Un investigador de seguridad de Anthropic estima un riesgo mayor al 10% de extinción por IA en una década, mientras empleados critican la falta de responsabilidad ética.

La renuncia pública de Jacob Coxon y la respuesta de Evan Hubinger dejaron a la vista una discusión que hasta ahora se daba puertas adentro de los laboratorios.

A medida que la regulación exige identificar contenido generado por IA, surgen debates sobre si estas marcas alteran la calidad y utilidad de las respuestas.
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