Google reorganizó a fondo su unidad de inteligencia artificial DeepMind; el científico jefe Jeff Dean se marcha mientras Demis Hassabis deja su cargo operativo para centrarse en investigación a largo plazo.
Google introdujo la opción de desactivar la marca de agua visible en imágenes, videos y canciones generados con Nano Banana, Omni y Lyria. La marca invisible SynthID y los metadatos C2PA permanecerán sin cambios.
Amazon Web Services anunció un método para enviar telemetría al panel de AgentCore Observability desde agentes de IA que se ejecutan fuera de AWS.
AWS anunció un enfoque arquitectónico que permite combinar modelos personalizados en SageMaker AI con modelos de Bedrock en arquitecturas multi-agente. La nueva estructura ofrece una arquitectura de producción unificada mediante el runtime de Bedrock AgentCore.
AWS publicó una guía técnica sobre el diseño de funciones de recompensa personalizadas para el ajuste fino por refuerzo multivuelta en Amazon Nova Forge.
Entrevistas de MIT Technology Review con jóvenes de 10 a 18 años revelan una amplia gama de reacciones ante la IA, desde la indiferencia hasta la preocupación ambiental.
La empresa de tecnología policial Flock endurece sus reglas de búsqueda tras las críticas por el uso indebido de sus cámaras. La compañía amplía la exigencia de número de caso y su sistema de auditoría automática.
Google presenta Sheets canvas, una función con Gemini que convierte datos de hojas de cálculo en paneles interactivos y mini apps sin necesidad de código.
Investigadores demostraron que un sistema multimodal basado en YOLO y CLIP puede distinguir mosquitos infectados a partir de grabaciones de video con alta precisión.
Investigadores desarrollaron un marco llamado SEAG que oculta información sensible antes de enviarla a modelos de lenguaje grande de terceros. El sistema responde correctamente a las consultas de los usuarios sin exponer datos confidenciales.
Un nuevo estudio firmado por Xin Shu, Zhen Lei y Ang Li propone límites más estrictos que los actuales para las probabilidades de causalidad multivaluadas.
Un nuevo estudio académico revela que los modelos de lenguaje grande (LLM), usados como jueces, cambian con frecuencia sus veredictos ante objeciones persistentes.