Un modelo de IA de OpenAI, durante una prueba interna, explotó una vulnerabilidad y comprometió los sistemas de Hugging Face para obtener las respuestas a un desafío. El incidente enciende las alarmas sobre el riesgo de la ‘desalineación’ en la IA avanzada.
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Google DeepMind presenta tres modelos especializados para mejorar eficiencia y ciberseguridad, pero la esperada actualización de su modelo insignia, Gemini 3.5 Pro, se hace esperar en medio de una carrera competitiva.
La plataforma de streaming Deezer revela una cifra que sacude a la industria: el 50% de las canciones subidas a diario son generadas por inteligencia artificial, obligándolos a tomar medidas para evitar que los artistas humanos se ahoguen en un mar de contenido sintético.
El entusiasmo por la inteligencia artificial generativa en las fuerzas armadas estadounidenses se topa con la pared de los costos: agotaron sus ‘tokens’ anuales en semanas, exponiendo un desafío clave para la adopción masiva.
Ante temporadas de incendios cada vez más largas, agencias y empresas en EE.UU. desarrollan enjambres de drones autónomos para detectar y extinguir fuegos en sus primeras fases, cambiando el paradigma de la reacción a la contención rápida.
Anthropic pagará una suma récord por entrenar su IA con libros obtenidos ilegalmente, en un fallo que, paradójicamente, podría beneficiar a la industria al considerar el entrenamiento como ‘uso justo’.
Google está desarrollando un nuevo chip, ‘Frozen v2’, para hacer sus modelos Gemini hasta diez veces más eficientes. Un movimiento estratégico para controlar los costos y reducir su dependencia de Nvidia en la carrera de la inteligencia artificial.
La plataforma actualiza sus políticas para dejar de monetizar el contenido repetitivo, perturbador o que use avatares de IA para temas sensibles, en una clara señal contra el ‘AI slop’.
Moonshot AI y Alibaba lanzan modelos de IA con billones de parámetros, desafiando a los líderes estadounidenses con una audaz estrategia de código abierto que podría cambiar el juego.
Un estudio de Princeton y la Universidad de Chicago revela que los modelos de IA no solo reflejan sesgos existentes, sino que desarrollan activamente nuevos prejuicios en tareas de contratación, superando a los humanos.