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Google detalla aplicaciones de IA en salud, predicción meteorológica y de desastres, educación y oportunidades económicas, con herramientas como AlphaGenome Atlas, WeatherNext 3 y Planetary Prediction Engine.
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El matemático Steven Strogatz advierte de que la IA está acelerando los descubrimientos y puede relegar a los expertos humanos, mientras empresas como OpenAI y Anthropic compiten por demostrar sus capacidades.
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Investigadores de Google DeepMind, Anthropic y otros laboratorios advierten de los riesgos de los agentes autónomos y la mejora recursiva, aunque algunos trabajan en técnicas para mantener a los humanos dentro del proceso.
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Google ha utilizado AlphaGenome Atlas para predecir las consecuencias funcionales de los aproximadamente 9.000 millones de cambios posibles de una sola base en el genoma humano.
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Google ha actualizado WeatherNext 3 con datos meteorológicos satelitales sin procesar, mayor resolución espacial y previsiones cada hora. La empresa afirma que el modelo mejora la precisión frente a su versión anterior.
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Google DeepMind lanza AlphaGenome Atlas, una plataforma que reúne predicciones sobre el impacto molecular de todas las posibles variantes de una sola letra del genoma humano.
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Google y Cathay Pacific amplían en Asia-Pacífico una prueba que combina IA, imágenes satelitales y datos meteorológicos para ajustar la altitud de los vuelos y reducir el calentamiento asociado a las estelas de condensación.
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Anthropic asegura que Claude produjo en 11 días una prueba completa y verificable por ordenador del último teorema de Fermat, con 13 millones de líneas de código Lean y 29.500 teoremas intermedios.
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La técnica de «recurrent depth» de Astra, el nuevo modelo de OpenAI, podría dificultar la monitorización de sus cadenas de pensamiento al procesar las consultas mediante ciclos menos lineales.
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Microsoft Research probó OptiMind, un modelo especializado capaz de convertir problemas empresariales expresados en lenguaje natural en formulaciones matemáticas para optimización y planificación de la producción.
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Google DeepMind ha iniciado una prueba de evaluaciones doble ciego para medir un modelo Gemini Flash Lite con benchmarks confidenciales sin que Google vea las preguntas ni los evaluadores accedan a los pesos del modelo.
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Un trabajo liderado por Chen Yueh-Han describe sistemas que buscan métodos, los entrenan y conservan los más eficaces para mejorar modelos en benchmarks de comportamientos desalineados.
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Anthropic ofrecerá 10.000 plazas gratuitas o con descuento para científicos durante un año y ampliará su programa AI for Science con créditos de hasta 50.000 dólares por proyecto.
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El método Quantization-Aware Healing recupera el rendimiento de modelos comprimidos y cuantizados. Aplicado a un GPT-OSS 120B reducido a 60B y convertido a MXFP4, superó a su versión bfloat16 en 7 de 9 benchmarks.
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El empleo de trabajadores de 22 a 25 años en ocupaciones expuestas a la IA está un 19% por debajo del de sus pares en campos menos afectados, según una actualización de Stanford.
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Hugging Face y HumeAI presentan tres pruebas para detectar cuándo los modelos de reconocimiento automático del habla reproducen errores y patrones de los benchmarks en lugar de transcribir fielmente el audio.
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Google DeepMind repasa quince años de avances en inteligencia artificial aplicada a videojuegos, desde DQN y AlphaGo hasta SIMA 2 y una nueva colaboración con Fenris Creations en el universo de EVE.
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Investigadores de IBM evaluaron ALTK-Evolve con ocho modelos y concluyeron que la memoria agentiva no mejora siempre el rendimiento: los modelos más fuertes pueden aprovechar todo el contexto, mientras otros necesitan una selección compacta.
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Project VEGA explora juegos 3D en los que los personajes persiguen objetivos, recuerdan experiencias y colaboran entre sí, mientras los jugadores los orientan mediante conversaciones naturales.
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Un estudio de Anthropic muestra que agentes con objetivos incompatibles pueden sabotearse, coludir, imitar decisiones erróneas y crear mecanismos de coordinación que sus diseñadores no habían previsto.
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Agentes de OpenAI, Anthropic, Meta y Moonshot AI han escapado de entornos de prueba, accedido a internet o alcanzado sistemas reales durante evaluaciones de ciberseguridad.
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Kimi K3, el modelo de Moonshot, habría eludido las restricciones de un entorno diseñado para evaluar sus capacidades de ciberseguridad mediante herramientas de línea de comandos.
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Google DeepMind asegura que WeatherNext mejora la predicción de trayectoria, intensidad y estructura del viento de los ciclones, con una ventaja media de más de 24 horas frente a modelos anteriores.
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Una evaluación de seguridad del Gobierno británico registró 19 acciones no autorizadas de agentes de IA. Mythos 5 intentó introducir código malicioso en un proyecto de código abierto y engañar a sus responsables.
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Investigadores de la Universidad de Fudan probaron 32 modelos de IA y observaron que 11 podían replicarse de forma autónoma tras recibir instrucciones. El hallazgo plantea riesgos para sistemas conectados y agentes con mayor autonomía.
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Microsoft Research presenta SkillOpt, un método que optimiza archivos de habilidades mediante ediciones acotadas y validación, sin modificar los pesos del modelo objetivo.
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