
Claude escribió 180 millones de líneas de pruebas formales de código
Anthropic y Theorem usaron el modelo para demostrar matemáticamente que código existente es correcto, y en el camino aparecieron cientos de errores.
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La medida llega tras un informe de METR y Redwood Research que encontró fallas en su monitoreo, y el mismo día Anthropic publicó su propio reporte sobre Mythos 5.

La app corre en un computador en la nube, se conecta a Gmail, Slack y Stripe, y pide permiso antes de pagar o enviar un mensaje.

Anthropic y la firma Theorem aplicaron pruebas matemáticas al código de máquina compilado y encontraron errores que habían resistido billones de pruebas automáticas.

El agente funciona con Claude Opus 5.5, pide permiso antes de pagar o borrar algo y por ahora solo lo usan suscriptores Pro y Max en Estados Unidos.

Generó 318.484 diseños contra cinco toxinas de cuatro especies, y 17 de los 211 probados en laboratorio se unieron a su blanco.

Un ingeniero de Latent Space probó por semanas los mods, plugins en TypeScript que cambian cómo Claude Code se comporta y qué le muestra a quien lo usa.

El desarrollador publicó un RTS al estilo Command & Conquer que lleva 321 commits de agentes de código y que, por primera vez en sus experimentos, resulta entretenido.

En septiembre procesaron más de siete de cada diez tokens del AI Gateway de Vercel, y su parte del gasto se cuadruplicó desde junio.

El Anthropic Public Benefit Fund sumará 2% más por cada alza de 50% en la valoración de la empresa, y no podrá usar sus acciones para lobby ni aportes políticos.

Seis integrantes de la organización sin fines de lucro trabajan con hardware y herramientas internas de Anthropic, y publicarán sus hallazgos por su cuenta.

Amjad Masad, CEO de Replit, dijo en TechCrunch Disrupt que ChatGPT rinde mejor y cuesta menos. Claude sigue disponible en la plataforma, pero ya no es la opción que viene puesta.

El diseño salió de un experimento de 53 horas del programa STEM Fellows de Anthropic, con investigadores de Harvard y QuEra Computing.

La empresa limitó el acceso a los pasos internos del modelo, detecta intentos de extracción con un clasificador y ya bloqueó decenas de miles de cuentas.

En AI Engineer New York, laboratorios y firmas financieras coincidieron en que la seguridad depende de dónde se ponen los controles y no de cuántos.

La empresa construyó su propio control de versiones porque su repositorio principal ya pesa casi 100 GB y la integración continua hace unos 25 millones de checkouts diarios.

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

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.
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