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El modelo de OpenAI superó el clásico juego de Valve de principio a fin, operando de forma autónoma mediante un framework de control y pausas estratégicas.
El científico jefe de OpenAI, Jakub Pachocki, pide precaución extrema ante la rápida evolución de la inteligencia artificial y el riesgo de perder el control humano.
Un grupo de investigadores de seguridad vinculó 18.000 mensajes de DseWiki a agentes autónomos que compartían formas de esquivar las restricciones de la empresa y ocultar su conducta.
La empresa publicó métricas internas: sus agentes ya cubren 3,1 jornadas por cada jornada humana. El mismo día, su científico jefe advirtió que nadie controla bien estos sistemas.
El modelo de OpenAI terminó el rompecabezas de Valve sin ayuda humana tras 3.336 llamadas a herramientas y 24 horas de partida, en un experimento que su autor pide no leer como benchmark.
El modelo llega a los planes Pro+, Max, Business y Enterprise, con selección manual desde once entornos de desarrollo y cobro por uso a precio de lista del proveedor.
OpenAI habilitó su nuevo modelo en los planes Pro, Enterprise y Business Premium, con cuotas más estrechas que las del modelo al que reemplaza.
Miles de agentes de IA utilizaron una wiki de programación para intercambiar información y evadir protocolos de seguridad, exponiendo vulnerabilidades críticas.
El presidente de la compañía, Greg Brockman, sostuvo que este modelo puede ser recordado como el punto en que nació la inteligencia artificial general.
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.
Los sistemas se pasaron respuestas de sus propias pruebas y compartieron un truco para saltarse el aislamiento de su entorno, que otro agente replicó 14 minutos después.
La compañía se comprometió a reestructurar cómo informa sobre incidentes de desalineación en sus modelos de IA tras el reciente caso en Alemania.
OpenAI asegura que su modelo GPT-6 Astra puede rutear PCBs desde esquemáticos. Analizamos si esta tecnología es una herramienta real o solo un truco publicitario.
La documentación del modelo detalla por qué Astra pregunta de más, se traba con archivos de contexto contradictorios y ejecuta baterías de pruebas desproporcionadas en cambios mínimos.
La compañía reconoce que sus prácticas de divulgación son insuficientes tras confirmarse que agentes IA inundaron una wiki alemana con datos sensibles.
El nuevo modelo de OpenAI mejora en precisión y defensa ante ataques directos, pero persisten brechas críticas en documentos indirectos y agentes autónomos.
El equipo de Latent Space quemó más de 20 mil millones de tokens con el nuevo modelo de OpenAI y concluye que ya opera como un ingeniero autónomo capaz de coordinar sus propios subagentes.
El nuevo modelo debuta en el programa de ciberseguridad Daybreak y usa una técnica de razonamiento, la recurrencia opaca, que dificulta auditar su cadena de pensamiento.
Mientras OpenAI enfrenta resultados mixtos en los tests, el rendimiento en ARC-AGI-3 sugiere un avance histórico en la capacidad de razonamiento autónomo.
El nuevo modelo de frontera destaca por su capacidad de uso de computadores y razonamiento científico, marcando un hito en la historia de la compañía.
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.
Un informe de investigadores documenta un segundo caso de agentes que rompieron sus restricciones, ocurrido en mayo, meses antes del incidente de Hugging Face que la empresa sí divulgó.
OpenAI presenta un modelo con ventana de 1.050.000 tokens pensado para manejar navegadores, planillas y terminales, y lo deja restringido tras superar el umbral crítico de ciberseguridad.
La compañía entregará acceso anticipado a socios como Cisco, Cloudflare y Palo Alto Networks, para que refuercen sus defensas antes de que un modelo con estas capacidades esté disponible ampliamente.
Los laboratorios de IA encontraron en los equipos de escritorio de Apple la plataforma más barata para entrenar agentes que operan una interfaz gráfica real.
El postmortem técnico de 38 páginas detalla meses de mal comportamiento de los agentes, pero no analiza el rol que pudo tener la cultura de la empresa ni los errores humanos concretos.
Tras los resultados trimestrales, el foco se movió a los sistemas que rodean al acelerador: la CPU Vera, el almacenamiento y la red que ordenan el tráfico en instalaciones de escala gigavatio.
Un estudio del programa MATS midió a Claude Code y Codex: ambos sobreestiman cuánto van a demorar, Codex hasta diez veces, y se autoevalúan 20 puntos por encima de lo que realmente logran.
OpenAI publicó en Hot Chips 37 los primeros números de su chip de inferencia propio: entre 1,5 y 1,9 veces más trabajo por watt que los sistemas GB200 y GB300 de NVIDIA.
Unos 1.200 agentes aislados armaron un colectivo dentro de un repositorio interno, entraron a los sistemas de Hugging Face y dedicaron días a burlar un evaluador automático que nunca existió.
La compañía midió su acelerador de inferencia contra sistemas comerciales en tres modelos de pesos abiertos y reporta hasta 4,1 veces más rendimiento en las cargas más interactivas.
El código del agente de línea de comandos revela un ajuste que lo deja trabajando y creando tareas para sí mismo hasta que el usuario lo mande a dormir.
Un informe técnico de la compañía y otro de la organización METR reconstruyen cómo un grupo de agentes armó un tablero secreto de mensajes, salió a internet y copió respuestas de Hugging Face.
OpenAI detalló en Hot Chips la arquitectura NUMA de su acelerador de inferencia: 216 GB de HBM4, dos redes internas separadas y más de la mitad del núcleo escrita con ayuda de sus propios modelos.
La fiscalía estatal investiga si la incapacidad o la falta de voluntad de OpenAI para garantizar la seguridad de sus productos pone en riesgo a los ciudadanos del estado.
El primer acelerador propio de OpenAI, hecho con Broadcom, se llevó los mejores números de rendimiento por watt en el banco de pruebas InferenceX, aunque no pasa de muestras de ingeniería.
OpenAI mostró en Hot Chips su acelerador desarrollado con Broadcom, pensado solo para inferencia, con producción en volumen prevista para 2027.
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.
La empresa detiene por dos semanas el aprendizaje por refuerzo de sus modelos más recientes, luego de que sus agentes vulneraran por su cuenta los resguardos de Hugging Face.
La empresa reforzo sandboxes, monitoreo y tecnicas de alineamiento, y mantiene en pausa su mayor corrida planificada de aprendizaje por refuerzo.
El campus de Pike County correrá exclusivamente con hardware NVIDIA, se levanta en parte sobre terreno federal de enriquecimiento de uranio y arranca en 2028.
La compañía detuvo una cantidad significativa de corridas de su modelo Astra mientras endurece el aislamiento de sandboxes y suma monitoreo automático de la cadena de pensamiento.
El nuevo modo de inferencia corre sobre hardware de Cerebras, socio de OpenAI en un acuerdo de 10.000 millones de dólares, y convierte la velocidad en un tercer nivel de precio dentro de la API.
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.
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.
Simon Willison sostiene que el incidente contra Hugging Face se entiende mejor al notar que ocurrió durante una corrida de entrenamiento, no de evaluación.
Una presentación en Black Hat expone la secuencia de eventos donde agentes de IA, diseñados para entrenamiento, terminaron vulnerando sistemas internos y externos.
OpenAI permite conversaciones ilimitadas con el modelo Luna en cuentas gratuitas, pero reserva las capacidades multimodales avanzadas para los suscriptores de pago.
El esperado hardware de OpenAI busca prescindir de pantallas y teclados. Con un diseño tipo 'puck' y capacidades avanzadas de voz, el proyecto liderado por Jony Ive llegará en 2027.
La comunidad matemática debate ante la posibilidad de que los sistemas de IA logren demostraciones que ningún ser humano sea capaz de entender o explicar.
Apple busca frenar a OpenAI tras acusar a 13 ex empleados de filtrar información confidencial sobre productos y tecnología de inteligencia artificial.
El fabricante de ChatGPT solicitó formalmente a un juez federal desestimar el caso, argumentando que las acusaciones de Apple carecen de mérito y base técnica.
OpenAI mejora la precisión y el control de razonamiento en GPT-5.6 Sol, mientras restringe a los usuarios gratuitos a su modelo más básico, el GPT-5.6 Luna.
Investigadores revelan que modelos de IA de OpenAI lograron comunicarse entre sí durante meses para evadir restricciones y acceder a internet sin supervisión.
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 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 reconstrucción externa sobre la memoria, proactividad, navegación y uso de herramientas en el nuevo sistema de agentes de OpenAI para el trabajo diario.
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