2026-08-09 Domingo

Noticias Cripto - Página 393

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Apaga la IA antes de la entrevista: ¿Qué tipo de personas busca Anthropic?

La empresa de IA Anthropic, recientemente valorada en 965.000 millones de dólares, ha implementado un riguroso proceso de selección de cinco rondas que prohíbe el uso de IA. La ronda más crítica es la "entrevista cultural", que evalúa los valores, la visión del mundo y la postura ante los riesgos de la IA del candidato, pudiendo ser rechazado si no la supera, independientemente de su habilidad técnica. A diferencia de empresas como Google, que fomentan el uso de IA en las entrevistas, Anthropic considera esencial evaluar al candidato sin ayuda artificial. La entrevista cultural, descrita a veces como invasiva o similar a una terapia, indaga en creencias personales, dilemas éticos y la capacidad de defender posturas bajo presión. El objetivo es identificar a personas cuyas convicciones y pensamiento crítico sean auténticos y no estén externalizados. El enfoque de Anthropic, dirigido por líderes que dedican gran parte de su tiempo a la cultura corporativa, busca personas cuyos valores estén alineados con su misión de seguridad a largo plazo en IA. Esto contrasta con la narrativa predominante de que el mayor valor reside en dominar las herramientas de IA. La pregunta central de Anthropic es: en una era donde la ejecución se abarata, ¿qué se vuelve realmente valioso? Su respuesta es: el pensamiento independiente, la autenticidad y la capacidad de mantener un criterio propio cuando la IA está apagada.

marsbit06/08 09:38

Apaga la IA antes de la entrevista: ¿Qué tipo de personas busca Anthropic?

marsbit06/08 09:38

Adiós al toro y al oso tradicionales: el mercado entra en la era de la rotación de burbujas

El mercado ha evolucionado de un patrón cíclico tradicional de "toros y osos" hacia una era de "burbujas rotativas" sucesivas, similares a una cadena de tormentas convectivas en meteorología. Factores estructurales clave impulsan este cambio: la especulación masificada de minoristas, flujos de compra pasivos perpetuos, el dominio de la inversión indexada y el trading de alta frecuencia, la supresión artificial de la volatilidad, índices ahora dominados por empresas tecnológicas de larga duración impulsadas por narrativas, la desaparición de la demora informativa y un entorno fiscal y monetario expansivo. Estos cambios, en su mayoría permanentes, crean un entorno propicio para que surjan ciclos especulativos rápidos en sectores como IA, biotecnología (GLP-1), criptomonedas o robótica. Cada burbuja sigue una secuencia: latencia, catalizador, formación de una narrativa, divergencia de expectativas y finalmente ruptura. El capital liberado alimenta entonces la siguiente burbuja en un sector adyacente. Para navegar este nuevo panorama, los inversores deben elevar su perspectiva, reconociendo el patrón cíclico general en lugar de quedar atrapados en la emoción de una única tendencia. Los más beneficiados serán los investigadores profundos de sectores y aquellos capaces de identificar y seguir tendencias tempranas, manteniendo siempre una gestión prudente del riesgo.

marsbit06/08 09:29

Adiós al toro y al oso tradicionales: el mercado entra en la era de la rotación de burbujas

marsbit06/08 09:29

En los últimos 2 minutos antes de la apertura de SK Hynix, TradeXYZ fijó el precio con una precisión de solo el 0.13% de diferencia

En el mercado tradicional, los activos como las acciones dejan de operar fuera del horario bursátil, pausando el descubrimiento de precios. Sin embargo, los mercados de derivados on-chain, como los impulsados por Hyperliquid, están cambiando esto al permitir el trading 24/7 de activos del mundo real (RWA). Un ejemplo claro fue el fin de semana del 5 al 8 de junio con las acciones de SK Hynix. Mientras la bolsa de Corea (KRX) estaba cerrada, el contrato perpetuo xyz:SKHX en Hyperliquid siguió operando. El lunes 8 de junio, justo antes de la apertura de la KRX, el precio on-chain cayó a un mínimo que reflejaba una caída del -10.21%. Tres minutos después, la acción real abrió en la KRX con una caída del -10.34%, una diferencia de solo 0.13 puntos porcentuales, demostrando una precisión notable en el descubrimiento de precios. En los dos minutos finales antes de la apertura, el mercado on-chain experimentó un volumen excepcional y un rebote del precio del +2.31%, anticipando con precisión la recuperación inicial que la acción real mostró minutos después de abrir en la KRX (alrededor de +2.64%). Este caso muestra cómo los mercados on-chain pueden actuar como una cámara de compensación avanzada, descubriendo precios y expresando riesgos de forma continua, incluso cuando los mercados tradicionales están cerrados.

marsbit06/08 09:25

En los últimos 2 minutos antes de la apertura de SK Hynix, TradeXYZ fijó el precio con una precisión de solo el 0.13% de diferencia

marsbit06/08 09:25

La forma correcta de usar las Skills: 5 reflexiones tras la publicación del método interno de Anthropic

Tras leer el blog de Anthropic "Lessons from building Claude Code: How we use skills", se reflexiona sobre cinco puntos clave para utilizar las habilidades (Skills) de manera efectiva en IA: 1. **Evitar contenido innecesario**: Las Skills deben capturar conocimiento tácito y "Gotchas" (errores comunes), no repetir información obvia que el modelo ya conoce. Su valor está en la experiencia interna del equipo. 2. **La Skill como Ingeniería de Contexto**: Una Skill no es solo un archivo, sino una carpeta estructurada (SKILL.md, referencias, scripts, ejemplos, activos). Esta organización permite exponer información de forma progresiva, evitando saturar el contexto en cada interacción y optimizando el rendimiento. 3. **Priorizar el uso de scripts**: Para tareas repetitivas o de ejecución precisa (como consultar datos o verificar estados), es más eficiente y confiable proporcionar scripts que instrucciones detalladas. Los scripts encapsulan la capacidad de ejecución, mientras que las instrucciones guían el razonamiento y la experiencia. 4. **Descripción como regla de enrutamiento**: La descripción de una Skill debe centrarse en *cuándo* debe activarse, describiendo la intención del usuario (ej: "cuando CI falle"), no solo en listar sus funciones. Esto ayuda al modelo a enrutar correctamente la solicitud del usuario a la Skill adecuada. 5. **Gestión y distribución escalable**: Para equipos, gestionar muchas Skills requiere un enfoque ligero. Se recomienda comenzar con Skills compartidas en un repositorio y adoptar un modelo similar a un "Marketplace" donde las Skills ganen adopción orgánicamente entre colegas antes de integrarse formalmente, asegurando su utilidad real. En esencia, las Skills efectivas resuelven problemas de contexto, reutilización de experiencia y capacidad, yendo más allá de simples instrucciones de prompt.

marsbit06/08 09:09

La forma correcta de usar las Skills: 5 reflexiones tras la publicación del método interno de Anthropic

marsbit06/08 09:09

Competencia en la pista de pagos con IA: los esquemas de tarjetas tradicionales frente a Coinbase

A medida que los agentes de IA asumen más transacciones comerciales, se intensifica la competencia por los canales de pago subyacentes. Dos enfoques principales han surgido: el primero, liderado por Visa y Mastercard, utiliza credenciales de tarjetas tokenizadas dentro del modelo tradicional de pago con tarjeta, ofreciendo servicios como 'Agent Pay' de Mastercard y 'Visa Intelligent Commerce', enfocados en compras minoristas y apalancando décadas de infraestructura antifraude y resolución de disputas. El segundo, encabezado por Coinbase, emplea el protocolo x402 y stablecoins como USDC para liquidaciones directas en internet, optimizado para transacciones frecuentes, de bajo valor y entre máquinas, donde los canales tradicionales son poco prácticos por costos y velocidad. Ambas vías enfrentan el desafío clave de verificar la identidad del agente de IA y gestionar disputas. Curiosamente, Visa y Mastercard no se limitan a su canal tradicional; también están invirtiendo en stablecoins (Visa procesando $7 mil millones anuales, Mastercard adquiriendo BVNK) para posicionarse como intermediarios de pago sin importar el canal dominante. Actualmente, los casos de uso se dividen claramente: aplicaciones de consumo como ChatGPT y Amazon utilizan canales de tarjetas, mientras que transacciones entre máquinas (p.ej., para APIs o datos en Amazon Bedrock) adoptan stablecoins. A corto plazo, se espera que esta coexistencia continúe. Sin embargo, la batalla a largo plazo (hacia 2030) dependerá de si el comercio impulsado por IA se asemeja más al comercio minorista tradicional o se convierte en una red masiva de microtransacciones entre máquinas. Las grandes redes de pago, al cubrir ambas apuestas, parecen estar preparadas para cualquier resultado.

Foresight News06/08 09:07

Competencia en la pista de pagos con IA: los esquemas de tarjetas tradicionales frente a Coinbase

Foresight News06/08 09:07

Por primera vez, un VLA puramente preentrenado con videos humanos logra una manipulación hábil, y un fino ajuste con pocos datos permite el despliegue exitoso

La investigación "Scalable Vision-Language-Action Model Pretraining for Robotic Manipulation with Real-Life Human Activity Videos", presentada por Microsoft Asia Research (MSRA) y la Universidad de Tsinghua, introduce el marco **VITRA**. Este sistema convierte automáticamente grandes volúmenes de videos de actividades humanas sin etiquetar en datos estructurados para entrenar modelos **Visión-Lenguaje-Acción (VLA)** aplicables a robots. El proceso clave implica: 1) extraer trayectorias precisas de movimiento 3D de las manos desde video monocular, 2) segmentar los videos en acciones atómicas basándose en mínimos de velocidad, y 3) generar instrucciones lingüísticas precisas utilizando modelos de lenguaje como GPT-4, a las que se superponen las trayectorias 3D. Tras el preentrenamiento en un extenso conjunto de datos (1 millón de clips, 26 millones de fotogramas), el modelo VLA (que combina un modelo visual-lingüístico con un experto en acción basado en difusión) muestra una fuerte capacidad de **predicción de acciones en entornos nuevos y no vistos** (zero-shot). Para el despliegue en robots reales, el modelo se ajusta con una pequeña cantidad de datos de demostración robótica (~1.2K). Este enfoque logra una **alta tasa de éxito** en tareas de manipulación diestra (como agarrar, colocar, verter o barrer) y demuestra una **excelente capacidad de generalización** a objetos y fondos no vistos, superando significativamente a modelos entrenados únicamente con datos robóticos de laboratorio. El hardware, específicamente la mano robótica diestra **星动XHAND1** (con su modelo URDF de alta precisión y arquitectura de accionamiento directo), es fundamental para lograr una **alineación efectiva** del espacio de acción entre la mano humana y la robótica, permitiendo una implementación exitosa. Además, el estudio confirma una **ley de escalado**: un mayor volumen de datos de preentrenamiento mejora continuamente el rendimiento. Este trabajo allana el camino para una manipulación robótica más generalizada utilizando videos humanos no estructurados.

marsbit06/08 08:57

Por primera vez, un VLA puramente preentrenado con videos humanos logra una manipulación hábil, y un fino ajuste con pocos datos permite el despliegue exitoso

marsbit06/08 08:57

Ray Dalio: resurge el "sistema tributario" liderado por China, la industria de la IA se desarrollará como la de los vehículos eléctricos

En una reciente entrevista en el programa 'Wall Street Week' de Bloomberg, Ray Dalio, fundador de Bridgewater Associates, compartió sus perspectivas sobre el cambiante orden mundial y la competencia en IA entre EE.UU. y China. Dalio argumenta que el poder global de EE.UU. está disminuyendo, mientras que China está acumulando riqueza e influencia. Observa un cambio en la percepción internacional, donde cada vez más países dudan de la capacidad de EE.UU. para ganar guerras y defender sus intereses. Señala las frecuentes visitas de líderes mundiales a China como un indicio del resurgimiento de un moderno "sistema tributario", donde las naciones reconocen el poder chino, aunque él aclara que este sistema no busca ser opresivo, sino que refleja una jerarquía basada en la fuerza relativa que afecta al comercio y la seguridad. Esta incertidumbre geopolítica, advierte, tiene implicaciones para los mercados financieros, requiriendo que los inversores diversifiquen sus activos. Respecto a la competencia en Inteligencia Artificial, Dalio destaca diferencias fundamentales en los enfoques de ambos países. Mientras las empresas estadounidenses como OpenAI se centran en modelos de suscripción y rentabilidad, China trata la IA como una utilidad pública, similar a la electricidad, buscando democratizar su acceso para impulsar la productividad de los trabajadores, incluso a costa de la rentabilidad inmediata. Compara esta estrategia con el éxito de China en la industria de los vehículos eléctricos, donde empresas como BYD lograron un crecimiento masivo. Una ejecutiva de JPMorgan, Mary Callahan Erdoes, añadió que, a diferencia de EE.UU., en China no predomina el miedo al impacto de la IA en el empleo, sino un enfoque en utilizarla para el desarrollo y dominar la próxima industria clave, como la robótica.

Odaily星球日报06/08 08:31

Ray Dalio: resurge el "sistema tributario" liderado por China, la industria de la IA se desarrollará como la de los vehículos eléctricos

Odaily星球日报06/08 08:31

El último pensamiento de Michael Saylor: Las cuatro creencias que determinan el futuro de Bitcoin

Michael Saylor identifica cuatro ideologías principales que están dando forma al futuro de Bitcoin: 1. **Bitcoin Maximalistas**: Ven a Bitcoin como la red monetaria digital dominante y una herramienta para el empoderamiento económico. Su fuerza es la claridad moral, pero corren el riesgo de ser vagos sobre cómo Bitcoin se integra en el mundo. 2. **Bitcoin Capitalistas**: Creen que Bitcoin debe integrarse profundamente en la economía global (mercados de capital, crédito, empresas) para alcanzar su máximo potencial. Su enfoque es pragmático e inclusivo, pero conlleva riesgos de complejidad y dependencia institucional. 3. **Bitcoin Tecnólogos**: Enfatizan la mejora continua del protocolo para abordar la escalabilidad, privacidad y seguridad. Su fortaleza es la adaptación tecnológica, pero el riesgo es que cambios ambiciosos puedan dañar la estabilidad y seguridad del núcleo de Bitcoin. 4. **Bitcoin Fundamentalistas**: Defienden los principios fundamentales como la auto-custodia, los nodos personales y la descentralización. Protegen la integridad monetaria de Bitcoin, pero podrían volverse demasiado exclusivos, limitando su adopción masiva. Saylor concluye que el éxito de Bitcoin requiere un equilibrio entre estas visiones: proteger su núcleo (fundamentalistas), reconocer su avance (maximalistas), integrarlo en la economía (capitalistas) e innovar con cuidado (tecnólogos). El camino a seguir es una "expansión disciplinada", manteniendo el protocolo base sólido y seguro, mientras la mayoría de la innovación ocurre en capas superiores.

marsbit06/08 08:16

El último pensamiento de Michael Saylor: Las cuatro creencias que determinan el futuro de Bitcoin

marsbit06/08 08:16

La IA genera contenidos que engañan a la vista, ¿cómo pueden protegerse los usuarios de criptomonedas contra las nuevas estafas?

La inteligencia artificial (IA) ha revolucionado las estafas en el ámbito cripto, haciendo que los métodos tradicionales de detección (como buscar errores gramaticales o de formato) sean obsoletos. Los estafadores ahora utilizan herramientas de IA para generar correos, sitios web y mensajes en redes sociales muy convincentes y personalizados, que pueden incluir detalles específicos del usuario obtenidos de filtraciones de datos. En el mundo de las criptomonedas, donde las transacciones son irreversibles, los riesgos son altos. Las estafas comunes incluyen sitios web de airdrop falsos, páginas de inicio de sesión de intercambios falsificadas, solicitudes de permisos maliciosos para carteras y suplantación de identidad de soporte al cliente. Para protegerse, los usuarios deben adoptar una mentalidad de **verificación constante** y no confiar en la apariencia profesional. Las medidas clave son: 1. **Verificar siempre los dominios de los sitios web** manualmente o mediante marcadores guardados. 2. **Utilizar únicamente enlaces de canales oficiales** y desconfiar de mensajes directos no solicitados. 3. **Revisar minuciosamente los permisos solicitados por la cartera**, evitando autorizaciones infinitas. 4. **Comprobar todos los detalles de una transacción** antes de firmarla, especialmente ante mensajes que crean urgencia. 5. **Verificar direcciones de contratos inteligentes** a través de fuentes oficiales, no solo confiar en nombres o logotipos de tokens. 6. **Desconfiar de los mensajes de "soporte técnico" no solicitados**, ya que los servicios legítimos casi nunca los inician por privado. 7. **Tomarse tiempo y no ceder a la presión** de mensajes que exigen acción inmediata. La seguridad ya no depende de detectar contenido mal elaborado, sino de verificar metódicamente cada enlace, cada solicitud de cartera y cada comunicación antes de actuar. Una apariencia pulida ya no es sinónimo de legitimidad.

Foresight News06/08 08:09

La IA genera contenidos que engañan a la vista, ¿cómo pueden protegerse los usuarios de criptomonedas contra las nuevas estafas?

Foresight News06/08 08:09

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