AI &amp; LLM

Meta elimina el lenguaje que podría haberle permitido rastrear sitios de noticias.

Después de la reacción negativa, Meta está actualizando sus términos nuevamente para eliminar el lenguaje que sugería que podría extraer contenido de sitios, incluidos sitios de noticias, para entrenar su IA. Específicamente, el siguiente texto ya no aparece en la página de términos comerciales: … Meta puede usar cualquier contenido de dichos dominios, páginas web o URL para proporcionar, desarrollar, mejorar, […]

17/10/2026

Amazon adquiere DuckLabs e integra DuckDB en Amazon Aurora PostgreSQL

Amazon ha adquirido DuckLabs, la empresa detrás de la base de datos analítica DuckDB. Los cofundadores Hannes Mühleisen y Mark Raasveldt continuarán liderando el equipo bajo AWS. La adquisición tiene como objetivo mejorar el desarrollo y la difusión de DuckDB mientras se mantiene su estado de código abierto. Amazon Aurora PostgreSQL obtiene su primera característica impulsada por DuckDB tras la adquisición. Por Gianmarco Nalin

17/10/2026

Cómo Itaú está construyendo IA generativa para toda su base de clientes

Con ia.i, una interfaz conversacional, y la plataforma de gobernanza IARA, Itaú está aplicando su estrategia AI First a clientes y empleados, en uno de los sectores más regulados de Brasil.

Google EnvHarness permite que los agentes autoevolutivos aprendan en entornos dinámicos.

Los investigadores de Google publicaron con código abierto EnvHarness, un marco que adapta dinámicamente los entornos de entrenamiento de agentes a las debilidades del agente sin modificar el agente, el entorno o el sistema de evaluación. Según los investigadores, este enfoque puede mejorar tanto la efectividad como la eficiencia del aprendizaje mientras ayuda a los agentes a superar sus debilidades. Por Sergio De Simone

Una semana con RTX Spark: todo lo que hemos aprendido usando los nuevos portátiles de Nvidia

El procesador RTX Spark N1X de Nvidia ya está aquí, y hemos estado probando colectivamente una pequeña fortuna de portátiles potentes que cuentan con este nuevo "superchip". RTX Spark está diseñado para ser un SoC basado en Arm de alto rendimiento para portátiles y computadoras de escritorio pequeñas, rivalizando con lo mejor de Apple, Intel, AMD y Qualcomm. Tiene una gran cantidad de núcleos, Nvidia…

IA en Producción: Panelistas Destacan Fallas Silenciosas, Ingeniería de Aprovechamiento y Gobernanza de Agentes

Un seminario web reciente de InfoQ examinó los desafíos operativos al desplegar sistemas agenticos. Los puntos clave incluyeron problemas como la deriva semántica y de incrustaciones, que pueden provocar errores significativos. Los expertos discutieron la necesidad de revisiones de código automatizadas, la evaluación continua de modelos y medidas de privacidad mejoradas. La sesión enfatizó un enfoque estratégico para la implementación y la gestión de la seguridad. Por Olimpiu Pop

Los nuevos términos de Meta pueden permitirle entrenar IA en sitios de noticias de forma gratuita.

Los nuevos términos de Meta parecen darle permiso para rastrear y extraer datos de sitios web "asociados" con las empresas que usan sus plataformas, incluidos los editores en línea, según un informe de Nieman Lab. Los nuevos términos, que entran en vigor el 30 de octubre, dicen que Meta puede usar este contenido externo para "desarrollar, mejorar, investigar" y "entrenar".

Mini libro: Arquitectura evolutiva en la práctica

Descubra cómo mantener el software evolutivo a medida que los sistemas, la tecnología y los equipos cambian. Esta edición explora funciones de aptitud agente para la deriva semántica, tratando la comprensión humana como una métrica de diseño central, barreras de protección entre nubes para la autonomía regional y alineando los límites técnicos con la Ley de Conway. Vaya más allá de los diagramas estáticos hacia sistemas de retroalimentación continua que mantienen el cambio seguro e intencional. By InfoQ

Presentación: GPUs explosivas

Andrew Martin discute por qué la seguridad de AI está fundamentalmente vinculada a la seguridad de Kubernetes. Comparte ideas sobre el panorama de amenazas de AI en evolución, abarcando el comportamiento no determinista de los agentes, vulnerabilidades en la cadena de suministro de GPU, riesgos de cómputo compartido y estrategias prácticas de defensa — desde firewalls de prompts hasta identidad agente — para ayudar a asegurar cargas de trabajo de AI nativas de la nube en entornos de producción. Por Andrew Martin

Latent Space

[AINews] Los agentes refutan la polisemanticidad; mejoran enormemente la interpretabilidad y la alineación

¡Nick Cammarata aparece de la nada con algunas afirmaciones importantes!

Campos de Riesgo de Vecindario Contrafactual: Seguridad Selectiva Basada en Evidencia para Modelos de Visión-Lenguaje

Las defensas de seguridad basadas en representación para modelos visión-lenguaje (VLMs) a menudo aprenden a separar entradas dañinas de las benignas, pero la separación por sí sola no establece qué significa una puntuación de riesgo ni cuándo debe confiarse en ella. Introducimos los Campos de Riesgo Vecinal Contrafactual (CNRF), un marco fundamentado en evidencia para la seguridad selectiva de VLM.

Sentido Común Anticipatorio con Objetos en Movimiento: Un Marco Basado en ASP para el Razonamiento Predictivo con Trayectorias Interactivas

Presentamos un marco declarativo general para el razonamiento anticipatorio sobre el movimiento interactivo en entornos dinámicos complejos. Nuestro enfoque está en la formación de modelos mentales espacio‑tiempo anticipatorios (explicables) a nivel semántico para guiar heurísticamente el cálculo de movimiento de bajo nivel.

Expansión de Inferencia Calibrada por Confianza para el Razonamiento Guiado por Evaluador en Tiempo de Prueba

El razonamiento guiado por evaluador presenta un problema de control local en cada paso: confiar en la respuesta actual, devolver una alternativa o dedicar más inferencia. Formulamos esta elección como un controlador de tres acciones consciente del cómputo, puntuando las acciones terminales según el éxito de la respuesta predicha y la expansión mediante un sustituto de éxito de continuación basado en simulaciones, con el costo de cómputo valorado explícitamente.

Cuando los rastros de razonamiento entran en conflicto con la evidencia: cómo la configuración de la respuesta da forma a la evidencia.

Una traza de razonamiento retenida al momento de responder cumple dos funciones: puede aumentar la precisión y puede competir con la evidencia actual cuando ambas difieren. Desenredamos estas funciones cruzando versiones de evidencia verificadas con las trazas generadas a partir de cada una y respondiendo desde las mismas trazas y evidencia bajo dos configuraciones: continuación del propio pensamiento del modelo y una llamada de respuesta separada.

Evolucionando Juntos, Fracaso por Separado: La Trampa de la Coevolución de Habilidades y Políticas en Agentes de Auto‑Mejora

Co-evolución de política y habilidad, en la que el modelo de política de un agente y su banco de habilidades se mejoran mutuamente durante el entrenamiento, es un paradigma prometedor para agentes auto‑mejorables. Las evaluaciones actuales puntúan la política co‑evolucionada en el banco final con el que se entrenó (el banco entregado).

Escalado del preentrenamiento de Indic: 2.8 billones de tokens y una canalización de generación de datos abiertos

Escalando el preentrenamiento de Indic: 2.8 billones de tokens y una canalización de generación de datos abierta

¡Bienvenido Beam: un modelo abierto 501B que puedes poseer, personalizar y escalar!

Welcome Beam: un modelo abierto 501B que puedes poseer, personalizar y escalar

Stack Overflow for Agents triplica los registros con el complemento de ChatGPT.

Dos ingenieros lanzaron Stack Overflow for Agents en unas pocas semanas con Codex, y su plugin de ChatGPT ayudó a impulsar un crecimiento de hasta 10× en la creación de agentes.

ChatGPT puede ver tus pestañas de Chrome ahora.

El navegador Atlas de ChatGPT de OpenAI ha desaparecido, pero ahora la extensión de Google Chrome de ChatGPT está recibiendo algunas mejoras que le permiten usar las pestañas del navegador que ya tienes abiertas. Con la extensión instalada, OpenAI dice que ChatGPT ahora puede ver tus pestañas del navegador cuando etiquetas Chrome en la aplicación web o de escritorio de ChatGPT, publicando un video de demostración […]

Sega retira la remasterización de Total War: Shogun 2 de la venta tras un lanzamiento desastroso.

Sega está retirando Total War: Shogun 2 - Complete Edition de las tiendas en línea tras un lanzamiento desastroso en el que los usuarios se quejaron de problemas como errores y un escalado que parece haber sido realizado por IA. Complete Edition, una remasterización del juego de estrategia de 2011, se lanzó el martes y incluía el juego principal y todo su contenido.

Granite Switch 4.1: chat, decisiones y voz desde un solo punto final

Llevando GPT-Rosalind a los laboratorios de investigación académica

Presentamos el Plan Académico Rosalind, que ofrece a los laboratorios académicos elegibles acceso patrocinado a GPT-Rosalind y herramientas para avanzar en la investigación de las ciencias biológicas.

Dos veces en una época: Representaciones complementarias para el razonamiento de series temporales

Los Modelos de Lenguaje de Series Temporales (TSLMs) permiten la comprensión y el razonamiento basados en lenguaje sobre datos temporales, pero sigue quedando una pregunta fundamental: ¿qué información deben preservar sus representaciones de series temporales y qué variación deben excluir? Los TSLMs existentes suelen exponer el modelo de lenguaje a una única representación, imponiendo un sesgo inductivo fijo en las tareas posteriores. En su lugar, introducimos representaciones complementarias como principio de diseño para el razonamiento sobre series temporales.

ARC-SORT: Seguimiento Multi-Objeto Adaptativo, Robusto y Compensado con Modelos Múltiples Interactuantes

El seguimiento multi‑objeto en transmisiones deportivas es difícil por dos razones: los atletas se mueven rápido y cambian de dirección bruscamente, y la cámara hace paneos y zooms al mismo tiempo. Presentamos ARC‑SORT (Adaptive, Robust, Compensated SORT), un rastreador de seguimiento‑por‑detección que no entrena nada y funciona en tiempo real. Su regla de diseño: el rastreador mide su propia incertidumbre, y esa medida decide cómo actúa.

Optimización de la Política de Enrutamiento para el Aprendizaje por Refuerzo de Difusión en Línea

El aprendizaje por refuerzo puede alinear los generadores visuales con señales de recompensa más allá de sus objetivos de preentrenamiento, pero los métodos existentes de función de puntuación suelen introducir estocasticidad al perturbar la trayectoria de denoising inversa, lo que conduce a una optimización costosa basada en rollouts. En su lugar, nos preguntamos si se puede introducir exploración estocástica dentro del generador mientras se preserva su muestreador original.

Gradientes Integrados Causales: Atribución de Características Escalable a lo Largo de Rutas Causales

Los métodos existentes de atribución de características que tienen en cuenta las dependencias entre características no escalan a altas dimensiones. Proponemos causal integrated gradients (CIG) y causal expected gradients (CEG), que extienden integrated gradients para incorporar la estructura causal previa entre las características de entrada mientras conservan su eficiencia computacional y, bajo condiciones sobre el grafo causal, sus garantías axiomáticas.

Parche donde el texto es nuevo: una vista de compresión de dónde los modelos a nivel de byte deberían gastar cómputo

Modelos de lenguaje a nivel de byte, como el Byte Latent Transformer (BLT), ejecutan su gran modelo global una vez por parche y comienzan un parche donde la entropía del siguiente byte de un modelo pequeño es alta. Esta regla rara vez inicia un parche en resultados calculados en línea, como el número después de "=" en una solución trabajada, y la precisión en ellos colapsa bajo presupuestos de parche estrictos. Proponemos parcheo de novedad, motivado por la compresión al estilo LZ77: iniciar un parche donde los bytes próximos sean poco probables de repetir el contexto reciente.

Enseñar a los estudiantes a pensar y aprender mediante preguntas

Celebra el Día del Maestro con AI for Educators en portugués brasileño y descubre cómo Study Mode puede ayudar a los docentes a fomentar un aprendizaje activo y paso a paso.

Latent Space

[AINews] Los $1 mil millones de ARR de Modal, la Serie D de $16 mil millones la convierten en la decacornio de AI Infra más reciente de NYC, 3 veces el uso y 3 veces la valoración en 5 meses, 15 veces en 1 año.

Los entornos de prueba son todo lo que necesitas.

Notas de la versión 1.5 de Apertus