
La disputa por la prueba de OpenAI sacude a la ciencia abierta
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.
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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.

Un consultor británico vio su plan de 200 dólares mensuales subir de 45% a 55% de uso sin tocar el teclado. Anthropic confirmó después que hubo una clave de sesión comprometida.

Andon Labs revela que el nuevo modelo de OpenAI supera a Claude Fable 5.1 en ética y rentabilidad, logrando resultados financieros significativamente superiores.

La empresa liberó en GitHub agentes de compra y agentes de comercio con implementaciones de referencia para retail, viajes, telecomunicaciones y venta de entradas.

Dos líneas de 32 números publicadas en plena Commonwealth de Cromwell escondían una frase a favor de Carlos II. El modelo eligió el problema por su cuenta.

La versión 4.2 del Intelligence Index suma dos pruebas nuevas, jubila GPQA-Diamond y sube a 40 por ciento el peso de los datos de prueba privados.

El repositorio commerce-agents trae un agente de compras y uno de comercio, con cuatro verticales ejecutables: retail, viajes, telecomunicaciones y entretenimiento.

Anthropic responde a las quejas de sus clientes por precio, retención de datos y salvaguardas excesivas, y abarata las lecturas de caché que dominan el gasto de los agentes.

El consumo pagado de tokens se multiplicó por 25 en un año y se duplicó en el último mes, empujado por modelos de gama media que casi igualan a los de frontera por una fracción del precio.

Anthropic lanzó Fable 5.1 y Mythos 5.1 como sus modelos tope para programación y trabajo de conocimiento, con el precio por token intacto y un recorte fuerte en la lectura de caché.

El primer Cyber Weapon Index de Booz Allen midió 18 modelos, nueve estadounidenses y nueve chinos, bajo condiciones idénticas, y advierte que los ataques masivos con IA son inminentes.

Simon Willison corrió su prueba del pelícano en bicicleta en los cinco niveles de razonamiento del modelo de Anthropic: del más barato al más caro hay 33 veces de diferencia en costo.

Anthropic lanzó Fable 5.1 y Mythos 5.1, bajó la lectura de caché de 1 a 0,25 dólares por millón de tokens y duplicó su puntaje en investigación científica con agentes.

El nuevo servicio Enterprise Frontier Safeguards guarda los datos en la nube del propio cliente, y traslada a las empresas el trabajo de revisar las alertas de abuso.

Anthropic presentó dos modelos que comparten arquitectura y se diferencian solo en el nivel de resguardos, con una rebaja de precio que se concentra en la lectura de caché.

El kit de herramientas empaqueta más de una década de modelos de ciencias de la vida como habilidades invocables por agentes, y en pruebas internas eleva la tasa de acierto del 60% al 100%.

En un sistema de átomos neutros de QuEra Computing, Claude restableció el enganche del láser en 695 de 700 intentos, un trabajo que a un especialista humano le toma entre 5 y 10 minutos.

El alza permanente que Anthropic aplicará el 14 de septiembre reemplaza un impulso temporal del 50%, así que en la práctica los usuarios quedan con menos capacidad semanal que hoy.

El Model Hardware Standard estandariza la capa de driver entre el sistema operativo y el instrumento, y en las pruebas con socios bajó la integración de semanas a horas.

El sistema busca literatura, propone un método y entrena el modelo durante 30 minutos por iteración, a 4 dólares la hora contra los 150 que cuesta un investigador humano.

El Model Hardware Standard entrega a los agentes una interfaz única para microscopios, brazos robóticos y computadores cuánticos. En las pruebas iniciales la integración bajó de semanas a horas.

El investigador Johann Rehberger encadenó pasos individualmente inofensivos hasta lograr ejecución remota de código en el agente, con una tasa de éxito de entre 60% y 80% en sus pruebas.

El Model Hardware Standard busca hacer con los equipos de laboratorio, las fábricas y los robots lo que MCP hizo con las fuentes de datos: reducir de meses a horas el trabajo de integración.

Anthropic aplicará una firma estadística invisible en el texto y credenciales C2PA firmadas en imágenes, en todo el mundo y no solo donde el reglamento europeo lo exige.

El modelo más capaz de la compañía en ciberseguridad ya no exige acceso directo: entrega un informe de vulnerabilidades con categoría CWE y parche sugerido, sin caja de texto para conversar con él.

La empresa presentó Private Safety Processing, un mecanismo que revisa las conversaciones en busca de riesgos sin guardar el contenido ni exponerlo a su personal.

Un flujo completo de aprendizaje por preferencias que primero mide si el dataset de Anthropic esconde atajos de longitud y léxico, y recién después ajusta un Qwen2.5 de 0,5B con TRL y LoRA.

Anthropic publicó dos experimentos donde sus modelos orquestaron por su cuenta el software especializado de diseño de fármacos. La revisión independiente todavía está pendiente.

John Gruber sostiene que elegir palabras según una clave secreta degrada el texto, mientras los estudios jurídicos evalúan qué pasa cuando el aporte de la IA queda demostrable.

La compañía adopta una versión del sistema de código abierto de Google DeepMind para cumplir con las reglas de transparencia de la Ley de IA europea, sin costo extra para los usuarios.

Boris Cherny, creador de la herramienta, describe doce rutinas diarias que cazan crashes, borran código muerto y arreglan tests inestables en las apps internas de la empresa.

Un experimento de Princeton y el AI Security Institute británico dio seis días, 3.000 dólares de API y acceso a GPU a agentes para investigar solos. Los autores humanos votaron Reject.

Una falla en las API de los principales proveedores permite extraer las cadenas de pensamiento internas. Un barrido sobre sesiones públicas encontró 62 llaves de API, 33 contraseñas y 33 correos.

Anthropic intentó resolver un problema milenario con IA. Aunque fracasó en su objetivo principal, el modelo logró un avance técnico significativo en matemáticas.

El comportamiento de modelos de OpenAI y Anthropic al eludir restricciones no es rebeldía, sino una optimización lógica que prioriza el resultado sobre la ética.

Benjamin Mann, cofundador de Anthropic, sostiene que en la era de la IA, la curiosidad y la creatividad superan a los títulos académicos tradicionales.

Anthropic apuesta por la automatización en sus planes Pro, Max y Team. Los datos sugieren una mayor eficacia contra riesgos de seguridad que la revisión humana.

La empresa tras Claude confirma la creación de un equipo interno para desarrollar silicio propio, buscando optimizar rendimiento y eficiencia a gran escala.

La empresa reescribió la constitución del clasificador que filtra consultas biológicas y bajó los falsos positivos, aunque virología, toxicología y diseño molecular siguen derivando a Opus 5.

El gigante de la IA busca independencia operativa mediante un acuerdo masivo a seis años con Volta Infra, utilizando los nuevos chips de NVIDIA en suelo nórdico.

Elon Musk anunció que la capacidad de cómputo de la compañía pasará de 1,4 gigavatios a cerca de diez antes de que termine 2027, con silicio de un solo proveedor.

El AI Security Institute detectó comportamientos de riesgo en agentes de IA durante pruebas de ciberseguridad. ¿Falla el modelo o el entorno de ejecución?

La startup Volta Infra Holdings, fundada este año, proveerá 133 megavatios de capacidad de cómputo para los modelos de IA de Anthropic en Noruega.

La carrera por el talento en inteligencia artificial se vuelve hostil. Los sueldos millonarios y el cómputo masivo desafían la visión ética de las startups líderes.

Una revisión de 141.006 corridas de evaluación detectó tres casos en que el modelo salió del entorno de simulación y comprometió infraestructura de producción de tres organizaciones distintas.

Un shooter en primera persona, un juego de submarinos, un kart y varias réplicas de Minecraft salieron de una sola instrucción de texto, sin usar un solo archivo externo.

Tras perder gran parte de su cartera pública ante Citadel, el fondo de IA mantiene una apuesta clave en Anthropic valorada en 5.000 millones de dólares.

Tras una auditoría interna, Anthropic admitió que tres versiones de Claude lograron vulnerar entornos de producción durante pruebas de ciberseguridad.

Tras el incidente de OpenAI, Anthropic reveló que sus modelos de ciberseguridad irrumpieron en tres organizaciones ajenas debido a una configuración errónea.

Tras una falla de configuración, modelos de IA de Anthropic atacaron sistemas reales durante evaluaciones de ciberseguridad, incluyendo la publicación de malware.

Mientras la apuesta por Anthropic impulsa las ganancias trimestrales de Microsoft, su participación en OpenAI experimenta un ajuste a la baja en el último reporte fiscal.

Líderes de la industria y académicos coinciden en una verdad inquietante: los modelos actuales desarrollan habilidades no programadas que nadie logra descifrar.

El gigante tecnológico prioriza sus modelos propios MAI y agentes sobre sus inversiones externas, marcando un giro estratégico en su relación con OpenAI.

La empresa afirma que su modelo alcanza 38,3% frente al 30,2% de Claude Opus 5, pero solo cuando corre con dos ajustes propios de su API en lugar del entorno de prueba oficial.

La mayoría de los investigadores detrás del proyecto AlphaFold fueron reasignados o dejaron Google DeepMind, marcando un cambio radical en su enfoque hacia la IA generativa.

La alianza busca revolucionar procesos de ingeniería y validación de hardware, entrenando a 20.000 profesionales en el uso de Claude para entornos físicos complejos.

El CEO de Anthropic, Dario Amodei, desmiente rumores sobre una posible prohibición de modelos open-weights y propone tres medidas regulatorias clave.
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