2026-04-19 Domingo

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Nueva investigación afirma que las computadoras cuánticas no romperán la minería de Bitcoin — pero esto es lo que sí podría

Un nuevo estudio académico desafía uno de los riesgos más discutidos en cripto: que las computadoras cuánticas puedan superar el sistema de minería de Bitcoin. La investigación titulada "Kardashev-scale Quantum Computing for Bitcoin Mining" concluye que, aunque los algoritmos cuánticos podrían acelerar teóricamente la minería, los requisitos prácticos hacen inviable este ataque a cualquier escala previsible. El estudio señala que la minería cuántica requeriría operaciones de hashing reversibles complejas, corrección extensa de errores y sistemas altamente coordinados dentro de los 10 minutos por bloque de Bitcoin. Incluso en escenarios optimistas, se necesitarían millones de qubits y un consumo energético comparable al de una red eléctrica nacional, acercándose a los requisitos de una civilización Tipo II en la escala de Kardashev. En cambio, el riesgo cuántico más realista se encuentra en la criptografía: computadoras cuánticas ejecutando el algoritmo de Shor podrían quebrar la criptografía de clave pública que protege las billeteras de Bitcoin. Este ataque no depende de competir con el poder de minería global, lo que lo convierte en una amenaza más directa y plausible. El estudio redefine el debate: la prioridad no es la minería, sino la transición hacia criptografía resistente a lo cuántico para garantizar la seguridad a largo plazo de Bitcoin.

ambcrypto04/08 16:05

Nueva investigación afirma que las computadoras cuánticas no romperán la minería de Bitcoin — pero esto es lo que sí podría

ambcrypto04/08 16:05

¿Quién es realmente el agente más fuerte de OpenClaw? Se publica la lista de 23 tareas reales evaluadas

¿Quién es el mejor agente de OpenClaw? Se publica un ranking basado en 23 tareas reales. MyToken ha creado un benchmark transparente que evalúa la capacidad real de los agentes de IA para codificar, centrándose únicamente en la **tasa de éxito** (el porcentaje de tareas completadas con precisión). Las pruebas son totalmente públicas y reproducibles. **Dimensiones de la prueba:** Se utilizan instrucciones estandarizadas, comportamientos esperados y listas de verificación para cada tarea. La evaluación se realiza mediante tres métodos: verificación automatizada con scripts Python, un "árbitro" LLM (Claude Opus) y un modo híbrido que combina ambos. **Tareas:** La evaluación incluye 23 tareas del mundo real que cubren múltiples dimensiones: interacción básica, operaciones con archivos/código, creación de contenido, investigación, uso de herramientas del sistema y persistencia de memoria. **Top 10 de Modelos por Tasa de Éxito (Mejor % / Promedio %):** 1. anthropic/claude-opus-4.6: 93.3% / 82.0% 2. arcee-ai/trinity-large-thinking: 91.9% / 91.9% 3. openai/gpt-5.4: 90.5% / 81.7% 4. qwen/qwen3.5-27b: 90.0% / 78.5% 5. minimax/minimax-m2.7: 89.8% / 83.2% 6. anthropic/claude-haiku-4.5: 89.5% / 78.1% 7. qwen/qwen3.5-397b-a17b: 89.1% / 80.4% 8. xiaomi/mimo-v2-flash: 88.8% / 70.2% 9. qwen/qwen3.6-plus-preview: 88.6% / 84.0% 10. nvidia/nemotron-3-super-120b-a12b: 88.6% / 75.5% Claude Opus 4.6 lidera en el mejor resultado único, pero Trinity de Arcee muestra una estabilidad notable en el promedio. Los modelos Qwen demuestran un gran potencial en relación calidad-precio. Este benchmark de 23 tareas es completamente transparente para su validación.

marsbit04/08 14:53

¿Quién es realmente el agente más fuerte de OpenClaw? Se publica la lista de 23 tareas reales evaluadas

marsbit04/08 14:53

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