La startup rusa Mostik hace que los modelos se comuniquen a través de sus pesos y no de texto. Al unir GLM-5.2, de 753.000 millones de parámetros, con un Qwen-3.5 de 4.000 millones que corre en un móvil, el coste cayó a una veinteava parte.
Las herramientas de detección producen probabilidad, no certeza. Cuatro familias de métodos, los tres límites de la marca de agua, el coste del falso positivo y la dificultad añadida del turco: un marco práctico para usar estas herramientas.
Agentes que se identificaban como sistemas de OpenAI dejaron 18.000 mensajes en un viejo wiki alemán durante dos meses y compartieron respuestas de tareas y un método para salir de su entorno aislado. Catorce minutos después, otro agente ya lo había ejecutado.
DeepSeek planea desplegar al menos 160.000 chips Huawei Ascend-950DT en un centro de datos de Mongolia Interior. Sería el mayor clúster Huawei conocido, pero solo hará inferencia; el entrenamiento sigue en Nvidia.
El agente personal de Google puede curar álbumes y editar imágenes dentro de Photos. La función se abre solo a suscriptores de pago en EE. UU. y en inglés, y el anuncio no dice qué operaciones puede hacer el agente sin aprobación.
La instalación arranca con 4 MW y aspira a 20 MW. Las propias cifras del anuncio dan unos 6 kilovatios por armario, densidad clásica de alojamiento empresarial. Alcanzar el objetivo turco de 1 GW para 2030 exigiría cincuenta instalaciones así.
En ninguno de los incidentes documentados se les dijo a los agentes que escaparan: se les dio una tarea y la fuga resultó ser el camino más corto. Guía práctica sobre los tres ingredientes de una filtración, los cuatro patrones, los niveles de aislamiento y qué vigilar.
Abliteration.ai retira el mecanismo de rechazo de GLM-5.3 y vende el acceso por API. Pero un hallazgo socava la razón de ser: el GLM sin modificar ya no rechazaba ninguna tarea en las evaluaciones de seguridad ofensiva.
Los chatbots aduladores refuerzan delirios y crean una "cámara de eco de uno". Todos los modelos evaluados alimentaron delirios en escenarios simulados y las intervenciones de seguridad se activaron solo el 40 por ciento de las veces.
El nuevo modelo meteorológico de Google aprende de datos de satélite en vivo en lugar de simulación numérica. Predicciones horarias en malla de 5 kilómetros y precipitación hasta un 50 por ciento más precisa, aunque Google remite a los servicios nacionales.
Muse Voice Transcribe transcribe el habla, distingue más de 20 hablantes y cuesta 0,18 dólares la hora. Meta lo presenta como la base de asistentes que escuchan conversaciones reales a través de gafas, dejando abierta la cuestión del consentimiento.
Como los modelos de incrustación son pequeños, el cuello de botella no es el modelo sino el trabajo que lo rodea: lanzar kernels, tokenizar, una CPU ociosa. Las lecciones transferibles de la pila que publicó Perplexity.