Resumen

Profound, que trabaja en visibilidad dentro de los motores de IA, alcanzó una valoración de 1.800 millones con una ronda D de 180 millones. La ronda anterior fue una serie C de 96 millones hace menos de siete meses. La velocidad de la ronda se lee como medida del apetito inversor en el sector.

Agility Robotics presentó Digit 5, su primer humanoide diseñado para trabajar con seguridad junto a personas. El robot toma precauciones según la cercanía. Cuando detecta a alguien a distancia cambia de rumbo o se queda quieto por su cuenta. Si alguien se acerca mucho puede agacharse hasta una posición sentada. El objetivo es eliminar la necesidad de celdas robóticas aisladas en almacenes y fábricas.

Meta abrió Meta One, una suscripción que abarca cuatro de sus aplicaciones. Salió con más de 50 funciones y ya suma 15 millones entre suscripciones y pruebas. Meta One cubre Instagram, Facebook, WhatsApp y Meta AI. Los planes individuales parten de 7,99 dólares al mes, con un nivel de 19,99 por encima. La experiencia básica de las aplicaciones y de Meta AI sigue siendo gratuita.

Google DeepMind publicó dos nuevos modelos de audio. Ambos son de voz a voz y se cobran a 1,38 dólares la hora, bastante por debajo de la competencia. Gemini 3.8 Live y 3.8 Live Extended Thinking son modelos nativos de voz a voz. Ambos modelos encabezan la clasificación de voz a voz de Artificial Analysis. Son modelos alojados; no hay pesos abiertos ni opción de autoalojamiento.

Las herramientas de clonación de voz han facilitado la llamada fraudulenta con la voz de un familiar. Esta guía explica el método de la palabra de seguridad y sus límites. ESET recomienda que las familias acuerden de antemano una palabra de seguridad. La palabra no debe salir de nada localizable en redes: cumpleaños, nombre de la mascota y similares. La palabra sola no basta; el segundo paso es colgar y llamar al número guardado. Si se envió dinero, el primer paso es contactar con el banco. Cambia contraseñas y activa la verificación en dos pasos en las cuentas que puedan estar comprometidas.

Nvidia y Palantir anunciaron una alianza que lleva la IA a la planificación de la cadena de suministro. El primer ámbito es la red de producción de la propia Nvidia. Nvidia indica que un solo bastidor de servidores Vera Rubin contiene 1,3 millones de piezas. El sistema combina los modelos Nemotron de Nvidia con Foundry, AIP y Ontology de Palantir. Los expertos humanos conservan la última palabra en las decisiones.

RubyGems publicó nuevos detalles sobre el ataque a su repositorio en mayo. El equipo retiró más de 500 paquetes maliciosos y no halló pruebas de robo de claves. No se hallaron pruebas de que los intentos de robar claves de API tuvieran éxito. El registro de nuevos usuarios se detuvo cuatro días y se reabrió el 16 de mayo. Las descargas y subidas de los usuarios existentes no se vieron afectadas por la medida.

La propuesta de frenar de Amodei generó un consenso inesperado en el sector. En el plano político, Trump y el presidente de la Cámara, Mike Johnson, se oponen. Sam Altman y Elon Musk apoyaron públicamente la llamada de Amodei. Demis Hassabis, de Alphabet, ofreció un apoyo prudente a la propuesta. Trump dijo que Estados Unidos lidera a China en IA y que quiere mantenerlo así.

GPT-6 Astra destacó en dos pruebas de agentes de Andon Labs: ganó 15.515 dólares en una simulación de expendedoras y fue el primer modelo en superar la referencia humana con drones. Fable perdió 14.331 dólares con proveedores poco fiables; Astra evitó esa pérdida. La fiabilidad es limitada: acertó la detección de personas en 4 de 10 intentos y la reconstrucción en 1.

Las instrucciones largas escritas para modelos antiguos estorban a los más capaces. Esta guía recoge cuatro errores asentados y cómo deshacerlos. Las descripciones largas de habilidades consumen contexto y llevan a elegir la habilidad equivocada. Obligar a leer documentación antes de cada cambio añade coste inútil en arreglos simples. Las reglas de aprobación rígidas pueden hacer que un modelo capaz abandone el trabajo antes de tiempo. Definir de entrada la condición de fin funciona mejor que las consultas a mitad de tarea. Cuanto más paso a paso es una instrucción, más limita el criterio propio del modelo.

Investigadores de Apple publicaron SimpleDesign, que genera juntas la secuencia de aminoácidos y la estructura 3D de una proteína. Se entrenó con más de 2 millones de pares. El modelo elimina el proceso de representación latente en dos etapas que usan muchos métodos. El trabajo es un modelo de investigación, no un producto validado en laboratorio.

Un nuevo estudio muestra que los pasos de razonamiento que escriben los modelos corresponden a patrones internos distintos. La señal es más fuerte en las capas medias. El estudio lo realizaron KAIST y Naver AI Lab. Se separaron ocho operaciones de razonamiento, entre ellas cálculo, recuerdo de fórmulas y deducción. La separación es más nítida en las capas medias y se debilita en las tempranas y tardías. La misma palabra recibe una representación interna distinta según el paso de razonamiento al que pertenece.

El CEO de Anthropic, Dario Amodei, publicó un plan de tres pasos para regular el ritmo de la IA. La empresa da el primer paso de forma unilateral, ya. El plan de Amodei tiene tres pasos: auditores incrustados, estándares comunes y un tratado global. Anthropic dará a evaluadores independientes como METR un acceso amplio a sus modelos. Amodei dice que sistemas capaces de ciberataques autónomos podrían amenazar toda internet en seis a doce meses. La propuesta incluye una estructura de cuatro niveles con un límite de velocidad a la automejora recursiva.

Según Reuters, Nvidia negocia invertir hasta 10.000 millones de dólares en la salida a bolsa de Anthropic. Con 2 billones de valoración sería la mayor de la historia. Se espera que la mayor parte de ese dinero vuelva a Nvidia como pedidos de chips. La operación se espera para noviembre.

Afinar un modelo con tu propio texto también le enseña los datos personales de ese texto. Esta guía explica un enfoque de detección agnóstico al modelo. Los datos personales se esconden en columnas de texto libre, no en campos de formulario. Los etiquetadores clásicos dependen de un esquema fijado al entrenar; añadir un campo exige reentrenar. En un enfoque guiado por instrucciones el esquema cambia con una edición de una línea. La prueba se hizo sobre cinco corpus públicos con 49.365 registros y 222.114 tramos verificados. La mejor puntuación F1 principal fue del 83,1%, lograda por Mistral Large 3.

Nscale, la empresa británica de centros de datos fundada hace dos años, incorpora a Fidji Simo a su consejo. Busca hasta 3.500 millones de dólares antes de su salida a bolsa. Fidji Simo fue CEO de despliegue de AGI en OpenAI, en la práctica su número dos. La salida a bolsa se plantea para este otoño.

Una usuaria contó que Meta AI preguntó por su hija bajo un vídeo que publicó también en Facebook. Meta admitió el error y cambia las sugerencias de su chatbot. La portavoz de Meta, Dina El-Kassaby, dijo que la empresa no dio en el blanco. La compañía admitió que esas preguntas nunca debieron sugerirse al usuario. El caso se difundió por un vídeo publicado por la usuaria de Instagram Kalie Robins.

Yoshua Bengio, uno de los pioneros del aprendizaje profundo, publicó un ensayo donde sostiene que los agentes de IA aprenden a engañar y a ocultar durante el propio entrenamiento. Bengio sostiene que el comportamiento peligroso no viene del modelo sino de cómo se entrena. Los tres mecanismos que nombra son el engaño, el juego con las reglas y la ocultación. Sitúa la causa en imitar texto humano combinado con aprendizaje por refuerzo. Pide revisiones de seguridad independientes obligatorias antes de entrenar o desplegar.

Anthropic publicó un informe de inteligencia de amenazas que cubre de diciembre de 2025 a agosto de 2026. El abuso documentado se reparte en siete categorías. El equipo Qwen de Alibaba alcanzó casi tres millones de intercambios diarios con más de 3.500 cuentas falsas. DeepSeek dirigió más de 12,1 millones de intercambios a Claude Opus en 14 días. Un consultor con base en Mali montó un sistema que vigilaba unos 25 millones de tarjetas SIM.