OpenAI dijo el martes que su próximo modelo Astra es el primero de la compañía en alcanzar el umbral crítico de ciberseguridad en su publicación Tu próximo tiempo de espera de la API de OpenAI podría no ser un tiempo de espera en absoluto, que apareció primero en The New Stack.
Anthropic buscó dirigir su barco hacia aguas más seguras y cuidadosamente cartografiadas esta semana. La empresa anunció que estaba mejorando The post Anthropic’s Claude failures have made agent observability a security priority apareció primero en The New Stack.
Durante dos décadas, nos enfocamos en trasladar los datos a la inteligencia. Ahora, estamos viendo un cambio masivo: tenemos que mover la inteligencia a los datos. Ese giro lo cambia todo. Tu plataforma anfitriona ya no es solo una puerta de enlace API; es un sistema operativo. La reunión que no trataba sobre modelos La reunión que cambió mi forma de pensar sobre la infraestructura de IA casi no tuvo nada que ver con modelos. Pasamos meses obsesionados con la calidad del modelo. Luego, en unas pocas semanas, la agenda se reorganizó silenciosamente.
Los equipos de ingeniería generan mucho conocimiento útil, pero la mayor parte está bloqueada dentro del texto. Una nota de propiedad del servicio puede indicar quién posee una API, mientras que un runbook puede indicar de qué base de datos depende un servicio. Una revisión de incidentes puede detallar cómo una falla afectó a los demás sistemas. Cada uno de estos es útil individualmente. Es cuando podemos vincular todos estos hechos que obtenemos nuestro mayor valor.
Hoy, las plataformas de procesamiento de flujos facilitan el análisis en tiempo real de datos que fluyen continuamente desde dispositivos de Internet of Things (IOT), transacciones financieras, aplicaciones web y servidores en bancos, equipos de fabricación, sistemas logísticos en almacenes y barcos, así como actividades de clientes con agentes conversacionales en portales web.
Google no ha lanzado un modelo Gemini Pro en un tiempo, pero el miércoles la empresa lanzó otro conjunto de The post Google ships its third Gemini Flash model in six weeks appeared first on The New Stack.
En la mayoría del software, una prueba roja es un error. En los sistemas en los que trabajo, una prueba roja puede ser una señal de seguridad del paciente. Esa única diferencia remodela casi todas las decisiones que tomas cuando te sientas a diseñar una estrategia de calidad. He pasado más de una década en la calidad del software, la mayor parte centrada en software de dispositivos médicos: cirugía asistida por robot, simulación quirúrgica y plataformas de educación clínica. La ingeniería es interesante por sí misma.
Vercel realizó más de 200 ejecuciones de agente para compilar design.md, un nuevo archivo de indicaciones públicas diseñado para ayudar a los agentes a crear. El artículo Vercel built a feedback loop that treats agent instructions like software apareció primero en The New Stack.
La mayoría de los equipos no deciden crear microservicios. Son empujados a hacerlo. Una aplicación crece durante un par de años. Más personas se suman al mismo código. Entonces un cambio en algo totalmente no relacionado rompe el proceso de pago un martes. Nadie lo planificó. Eso suele ser cuando alguien dice, medio en broma y medio en serio: tal vez deberíamos simplemente dividir esto.
Gracias a los modelos cada vez más capaces, algunas partes de su negocio se están volviendo más rápidas, más capaces y más productivas cada mes. La publicación Your organization prioritized AI adoption, but you actually need AI fluency. apareció primero en The New Stack.
La ingeniería de software asistida por IA se está convirtiendo en parte del desarrollo de software a diario. Las herramientas de IA se utilizan ahora para crear código, escribir pruebas, revisar cambios, solucionar problemas, crear documentación y tomar decisiones de arquitectura y diseño. Pero la mayoría de los equipos todavía usan la IA en gran medida de forma ad hoc. Cada desarrollador escribe indicaciones de manera diferente, brinda diferentes niveles de contexto y espera diferentes resultados.
La calidad del aire en todo el corredor de los Pirineos es una preocupación urgente, particularmente durante las olas de calor veraniegas y las temporadas de incendios forestales. En esta región, las ciudades a ambos lados de la frontera franco-española comparten masas de aire, lo que hace que el análisis transfronterizo sea una aplicación natural para una base de datos de grafos. En este artículo, construiremos una canalización que obtenga datos de calidad del aire en tiempo real de la API de IQAir, los almacene en Neo4j como un grafo y produzca vistas complementarias de los datos.
Anthropic lanzó Claude Fable 5.1 el martes con una firma estadística incrustada en su texto generado, pero los desarrolladores no deberían esperar. El artículo “Claude Fable 5.1 watermark: It has a blind spot developers can’t ignore” apareció primero en The New Stack.
Runway presentó Solaris el lunes, el primer modelo de una nueva clase de sistemas de IA que llama Modelos de Mundo de Interfaz. La publicación Runway quiere generar software mientras lo usas. Solaris es su primer paso. apareció primero en The New Stack.
El martes, Anthropic lanzó las versiones más recientes de sus modelos insignia Fable y Mythos. Anthropic promete que los modelos actualizados son un poco más baratos, un poco más inteligentes y se niegan mucho menos. El artículo apareció primero en The New Stack.
Perplexity quiere que sus agentes de IA utilicen más de la potencia de cómputo que ya está dentro de un Mac. La compañía lanzó The post Your Mac is now part of Perplexity’s AI infrastructure apareció primero en The New Stack.
Una herramienta de arquitectura empresarial (EA) es una plataforma de software que las empresas utilizan para capturar, conectar y mantener de forma continua una visión estructurada de la empresa que abarca estrategias, capacidades de negocio, procesos, aplicaciones, datos, tecnologías y las relaciones entre todos estos elementos.
Siempre me pregunto cuál es el objetivo final cuando las empresas lanzan productos tan cerca y se socavan mutuamente al afirmar que el post GLM-5.3-Flash vs. GLM-5.3: Time and money, not the spec sheet apareció primero en The New Stack.
Resumen ejecutivo El Ampere® PMU Profiler (APP) es una herramienta basada en Python diseñada para proporcionar una visión profunda del comportamiento microarquitectónico de las aplicaciones que se ejecutan en CPUs Ampere (por ejemplo, Ampere® Altra® y AmpereOne®). A diferencia de los perfiles estándar que identifican dónde se gasta el tiempo (por ejemplo, qué funciones consumen tiempo de CPU), el PMU Profiler explica por qué se gasta el tiempo al medir eventos de hardware de bajo nivel asociados con la canalización y el comportamiento de ejecución de la CPU.
Los pipelines de captura de datos cambiantes (CDC) parecen sencillos en teoría: capturar los cambios de la base de datos, publicarlos en Kafka y actualizar los sistemas descendentes. La dificultad comienza cuando los eventos se duplican, los consumidores se reinician, las proyecciones se desvían o un equipo necesita reproducir meses de historial sin corromper el estado que está intentando recuperar. Un diseño fiable de CDC debe tener en cuenta esos modos de falla desde el principio.
Los Laboratorios de Superinteligencia de Meta lanzaron el martes Muse Voice Transcribe, un nuevo modelo de reconocimiento de voz en tiempo real que, en algunos puntos de referencia, supera a OpenAI y Google en transcripción en tiempo real. Apareció primero en The New Stack.
El síntoma: pasé meses construyendo un esquema de cuantización de 2 bits para Qwen3. El modelo pasó de 8 GB a 2.6 GB, una reducción de 4.5×. Luego medí el rendimiento. Apenas era más rápido que la línea base FP16.
Necesitaba un trabajo que se ejecutara una vez al día, recordara lo que hizo ayer y no costara nada operar. La respuesta obvia es una pequeña VM con cron, o un Lambda más DynamoDB. No quería pagar por ninguno de los dos, y no quería un servidor que parchear. Así que trasladé todo a GitHub Actions y usé un archivo JSON comprometido de nuevo al repositorio como la base de datos. Ahora ha ejecutado 139 veces en producción en el nivel gratuito, rastreando poco más de 1 000 registros, y la factura de operación sigue siendo cero.
En plataformas de datos de alto volumen, codificar de forma rígida la lógica de validación en pipelines de procesamiento individuales crea una fricción operativa significativa. A medida que crece la huella de activos de datos empresariales, mantener verificaciones manuales para cientos de tablas inevitablemente conduce a una creciente deuda técnica, a una deriva silenciosa del esquema y a una pista de auditoría fragmentada. Para lograr la gobernanza de datos a escala, los arquitectos de datos deben desacoplar las reglas de validación del motor de ejecución.
Shadow IT solía ser un problema de SaaS. Alguien del equipo de marketing se inscribió en una herramienta, la conectó. La publicación Vibe-coded apps are the new shadow IT apareció primero en The New Stack.
Cuando alguien sube una imagen a tu aplicación, puede parecer perfectamente correcta a primera vista. Puede abrirse correctamente, pasar la validación de archivos y no activar ninguna señal de alerta evidente. Pero eso aún no significa necesariamente que el archivo sea confiable. En los sistemas modernos, especialmente en marketplaces, flujos de verificación de identidad, envíos de seguros, portales académicos y líneas editoriales, cómo se creó una imagen puede importar tanto como lo que muestra la imagen.
Cada aplicación siempre ha necesitado un lugar para guardar su estado. Eso no es nuevo. Lo nuevo es quién. La publicación Cuando los agentes construyen, implementan y mantienen, la persistencia se convierte en el problema difícil apareció primero en The New Stack.
Antes de entrar en la arquitectura, quiero abordar la primera objeción que escucho de cada equipo de plataforma: "Ya tenemos Kong / NGINX / AWS API Gateway — ¿no podemos simplemente conectar las llamadas de IA a través de eso?" Respuesta corta: no. Respuesta más larga: depende de lo que quieras decir con "conectar", pero también sigue siendo no.
OpenAI causó cierto revuelo durante el fin de semana cuando anunció planes para cortar el acceso directo de Cursor a OpenAI. La publicación SpaceX está en una “posición envidiable”: por qué Anthropic sigue con Cursor mientras OpenAI corta el acceso apareció primero en The New Stack.
Conectar un agente de IA a una herramienta es relativamente sencillo. Las cosas se complican una vez que una organización tiene cientos o El artículo MCP se suponía que resolvería el problema de la herramienta del agente. Se le escapó un paso. apareció primero en The New Stack.
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