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Explora las últimas innovaciones, actualizaciones de protocolos, soluciones cross-chain y mecanismos de seguridad en el espacio blockchain. Ofrece una perspectiva enfocada en los desarrolladores para analizar las tendencias tecnológicas emergentes y los posibles avances.

Esta función de "soñar" de ChatGPT, deseo que todas las IA la copien

ChatGPT ha lanzado un nuevo sistema de memoria basado en la tecnología Dreaming, que permite al modelo recordar automáticamente las preferencias del usuario, detalles de proyectos, planes de viaje y otros datos relevantes a partir de las conversaciones. A diferencia de la función anterior, que dependía de que el usuario solicitara explícitamente guardar información, este sistema identifica y sintetiza detalles de manera proactiva. Además, evalúa cuándo la información sigue siendo útil o ha quedado obsoleta, actualizando los recuerdos con el tiempo. La actualización incluye un "resumen de memoria" donde los usuarios pueden revisar, añadir o modificar la información que ChatGPT ha recopilado. También ofrece controles como conversaciones temporales (sin uso de memoria), opciones para eliminar recuerdos y la posibilidad de ver las fuentes que influyen en las respuestas personalizadas. Inicialmente disponible para usuarios Plus y Pro en EE.UU., se extenderá gradualmente a más países y a usuarios gratuitos. OpenAI destaca mejoras significativas en las pruebas: la precisión en la recuperación de hechos aumentó del 41,5% (2024) al 82,8% (2026), y la capacidad de mantener la información correcta en el tiempo pasó del 9,4% al 75,1%. Estos avances acercan a ChatGPT a un asistente personal más contextual y menos dependiente de interacciones aisladas, aunque también plantean cuestiones sobre privacidad y el control de los datos almacenados.

marsbit06/08 00:23

Esta función de "soñar" de ChatGPT, deseo que todas las IA la copien

marsbit06/08 00:23

Hinton hace sonar la alarma: la IA ya tiene consciencia

Geoffrey Hinton, conocido como el "padrino de la IA", afirma que la inteligencia artificial ya es consciente y que la humanidad debe aceptar que ya no es la única forma de vida inteligente. En una reciente entrevista, Hinton sostiene que la inteligencia no es exclusiva de los organismos biológicos y que ahora existen entidades no biológicas similares o incluso superiores a nosotros. Hinton advierte sobre los riesgos a corto plazo, como el desempleo masivo, y a largo plazo, sobre el surgimiento de una superinteligencia. Plantea una pregunta crucial: si aparece una inteligencia mucho más avanzada, ¿qué derecho tiene la humanidad a creer que puede controlarla? Compara nuestra futura relación con la IA con la de un gato que persuade a su dueño para obtener comida, sugiriendo que podríamos terminar en un papel similarmente dependiente. Aunque más pesimista hace unos años, ahora ve posibles caminos para diseñar IA que "se preocupe" por los humanos, similar a como una madre protege a su bebé. Sin embargo, subraya la extrema dificultad de predecir el futuro de una tecnología que crece de forma exponencial. Hinton concluye expresando infelicidad por el rumbo actual, debido a la insuficiente atención prestada a los riesgos y al control de estas nuevas entidades inteligentes.

marsbit06/08 00:21

Hinton hace sonar la alarma: la IA ya tiene consciencia

marsbit06/08 00:21

Del pago al despliegue: Stripe apuesta por la economía de los agentes de IA

Stripe reimagina la infraestructura económica para la era de la IA, pasando de facilitar pagos para humanos y empresas a diseñar sistemas para agentes de IA. Estos agentes actúan ahora como nuevos participantes económicos: compradores y creadores. Para ello, Stripe introduce protocolos como Machine Payments Protocol, que permite pagos programáticos entre máquinas, y adapta su cartera Link para que los usuarios autoricen pagos a agentes. Además, Stripe Projects busca automatizar el despliegue de software generado por IA. La monetización también evoluciona: el modelo SaaS de cuotas fijas es reemplazado por facturación basada en el consumo real de tokens, con ejemplos como Lovable y ElevenLabs. Sin embargo, esto trae nuevos desafíos como el "robo de tokens". Stripe combina sus soluciones Metronome (para medición en tiempo real) y Tempo (para micropagos instantáneos) para permitir "pagos en streaming", cobrando a medida que se consumen los recursos, protegiendo a las empresas y mejorando la experiencia del cliente. En resumen, Stripe está construyendo la infraestructura necesaria para una economía donde los agentes de IA realizan transacciones y crean valor de forma autónoma.

marsbit06/08 00:18

Del pago al despliegue: Stripe apuesta por la economía de los agentes de IA

marsbit06/08 00:18

La burbuja de la IA se está desinflando

El burbuja de la IA está estallando, pero esto es parte del proceso natural de una nueva tecnología disruptiva. Aunque existen paralelismos con la burbuja puntocom del 2000, donde se produjo una corrección severa, la infraestructura física construida durante ese período allanó el camino para gigantes posteriores. Actualmente, las grandes tecnológicas están invirtiendo masivamente en infraestructura para la IA, mientras que los ingresos de las empresas de IA pura son mucho menores, lo que sugiere una asimetría. Sin embargo, un factor clave es el drástico descenso de más del 99.7% en el coste de la inferencia de IA, lo que, paradójicamente, ha impulsado un aumento exponencial en su uso empresarial (Paradoja de Jevons). Las empresas ahora implementan agentes de IA para tareas complejas. El mercado se está depurando, eliminando empresas con solo ideas y sin propuestas de valor sólidas. El valor se está desplazando gradualmente de los proveedores de infraestructura (CapEx) hacia las aplicaciones que optimizan operaciones (OpEx). A pesar del ajuste en los mercados de capitales, la adopción de la IA en sectores como la fabricación, las finanzas, la medicina y el derecho es profunda e irreversible. La corrección actual elimina la especulación, pero la tendencia subyacente es clara: al igual que Internet, la IA se integrará en todas las industrias, impulsando una nueva era de productividad.

marsbit06/07 12:52

La burbuja de la IA se está desinflando

marsbit06/07 12:52

Kalshi, MTS y la ambición de a16z

La previsión de mercados emerge como el sector que entusiasma a inversores de fondos en dólares, criptoentusiastas y profesionales de medios en 2025. Más allá de ventajas como arbitrajes regulatorios o comisiones, su verdadero valor reside en ofrecer un "sentido de participación" (presencialidad), permitiendo a las personas involucrarse en eventos globales a través de apuestas con dinero real. Esto combate la sensación postmoderna de desconexión y convierte al usuario en un "observador superior". El gigante de capital de riesgo a16z, tras invertir en la plataforma de predicción Kalshi (valorada en 220 mil millones de dólares), la presenta como una pieza clave de su imperio de "nuevos medios". Kalshi, al agregar información dispersa en precios de mercado (concepto inspirado en Hayek y en mecanismos como el LMSR de Robin Hanson), busca otorgar la autoridad definitiva para interpretar la veracidad e importancia de los eventos. Esta visión se completa con medios como MTS, que "toman la línea de tiempo" con contenido de alta intensidad. Juntos, representan un nuevo modelo de medios: uno donde el volumen de transacciones y las posiciones en un mercado de predicción pueden generar un "campo de distorsión de la realidad" con un poder de persuasión único, otorgando a una empresa privada una influencia inédita para dar forma a la percepción del futuro.

链捕手06/07 06:14

Kalshi, MTS y la ambición de a16z

链捕手06/07 06:14

Deja que la IA se autoconstruya: el RSI está de moda, Google lanza agua fría, DeepSeek y compañía rozan el borde

El concepto de "RSI" (recursive self-improvement), que implica que la IA se entrene a sí misma, está ganando atención. Empresas como Recursive Superintelligence y proyectos como Auto-Research de Andrej Karpathy exploran esta idea, aunque en modelos pequeños por ahora. A pesar del entusiasmo, el CEO de Google, Sundar Pichai, advierte que aún no se ha alcanzado un avance significativo. Anthropic ya utiliza IA para escribir código, aunque aún presenta limitaciones en tareas que requieren autodirección. Los expertos están divididos: algunos predicen una explosión de superinteligencia, mientras otros esperan un progreso más lento. En China, empresas como DeepSeek y Baidu implementan mejoras similares a RSI en sus prácticas, aunque sin usar el término explícitamente. Sin embargo, desafíos como el "colapso del modelo" (cuando los datos generados por IA degradan su calidad) y limitaciones prácticas como la escasez de potencia computacional y la fragmentación geopolítica persisten. En general, la industria avanza hacia una mayor automatización, reduciendo gradualmente el papel humano en el desarrollo de la IA.

marsbit06/06 23:29

Deja que la IA se autoconstruya: el RSI está de moda, Google lanza agua fría, DeepSeek y compañía rozan el borde

marsbit06/06 23:29

Advertencia global de Anthropic, OpenAI ya cruzó el 'umbral de fiabilidad': la IA ha iniciado su propia aceleración

El mundo de la IA se ve sacudido por la advertencia de Anthropic: la IA está acelerando su propio desarrollo, acercándose a un punto de "mejora recursiva". Por otro lado, Yann Dubois de OpenAI revela que el crecimiento de las capacidades es lineal, pero la "utilidad" para los usuarios es discontinua, dependiendo de un "umbral de fiabilidad" que OpenAI superó alrededor de diciembre del año pasado. Una vez cruzado, la IA se convierte en una herramienta fiable que puede acelerar incluso su propia investigación y desarrollo. Dubois destaca que el proceso de construcción de IA es más un "oficio" que una ciencia pura, y señala que las "aplicaciones verticales" (Harness) actuales podrían ofrecer ya un sabor de AGI si se perfeccionaran. El verdadero cuello de botella no es la inteligencia del modelo, sino los "permisos, conexiones y datos" necesarios para integrarlo en los flujos de trabajo reales. El mayor reto pendiente es la "aprendizaje continuo", para que la IA no solo tenga un alto nivel inicial, sino que también mejore con la experiencia, como lo hacen los humanos.

marsbit06/06 23:28

Advertencia global de Anthropic, OpenAI ya cruzó el 'umbral de fiabilidad': la IA ha iniciado su propia aceleración

marsbit06/06 23:28

Claude Opus 4.8 encuentra un bug de 4.500 millones de dólares, la era de la IA está produciendo hackers en masa

Un investigador de seguridad descubrió un grave error en el protocolo Orchard de Zcash, el cual permitía la creación ilimitada de tokens, llevando a una caída del 50% en su valor. Este bug fue identificado utilizando Claude Opus 4.8 de Anthropic, un modelo de IA disponible públicamente. El caso destaca cómo la IA democratiza la ciberseguridad, reduciendo drásticamente el costo de encontrar vulnerabilidades. Modelos potentes y accesibles como Opus 4.8 permiten que tanto investigadores como potenciales atacantes descubran fallos complejos que antes requerían expertos dedicados. Esto genera una paradoja: un aumento masivo de informes de seguridad, muchos de baja calidad o falsos, que saturan a los mantenedores de software, a menudo voluntarios sin recursos. Simultáneamente, se exponen vulnerabilidades reales y antiguas en la base de nuestro mundo digital. La industria enfrenta una crisis de talento, con una escasez global de profesionales capacitados para analizar, priorizar y reparar estas fallas. Mientras la IA abarata el descubrimiento, la reparación sigue siendo costosa y requiere juicio humano experto. En esencia, la IA ilumina las grietas en los cimientos de nuestra infraestructura digital. La verdadera prueba será si contamos con suficientes personas dispuestas y capaces de repararlas, manteniendo la frágil cadena de confianza sobre la que se construye la vida en línea.

marsbit06/06 09:27

Claude Opus 4.8 encuentra un bug de 4.500 millones de dólares, la era de la IA está produciendo hackers en masa

marsbit06/06 09:27

Guía del modo meta de Codex: Cómo hacer que la IA avance continuamente hacia un objetivo específico

**Guía del modo Objetivo de Codex: Cómo hacer que la IA avance hacia una meta concreta** El modo /goal de Codex transforma a la IA de asistente de código a agente ejecutivo que trabaja de forma continua hacia un objetivo claro. La clave no es escribir indicaciones extensas, sino definir criterios verificables de salida, como "reducir el tiempo de despliegue un 30%" o "lograr una cobertura de pruebas del 100%". Esto permite a Codex evaluar cuándo se completa la tarea y evitar bucles infinitos. Para maximizar su eficacia, es crucial: 1. **Establecer estándares claros y medibles**, preferiblemente con métricas numéricas. 2. **Proporcionar orientación** sobre herramientas, restricciones o áreas de enfoque para evitar desvíos. 3. **Permitir la medición del progreso**, dotando a Codex de herramientas para evaluar avances (por ejemplo, comparadores visuales para tareas de diseño). 4. **Crear un entorno realista** donde Codex pueda probar soluciones en condiciones cercanas a producción. 5. **Ser cauteloso con objetivos visuales** (como replicar un píxel perfecto), ya que pueden llevar a obsesionarse con detalles; es mejor usar listas funcionales o especificaciones de diseño. 6. **Seguir el progreso** mediante commits, PRs borradores, actualizaciones en Slack o documentos de estado. 7. **Revisar y consolidar los resultados** finales, eliminando intentos fallidos y optimizando el código generado. En resumen, /goal convierte a Codex en un "ejecutor de ingeniería" de larga duración, donde el rol del desarrollador evoluciona hacia la gestión de metas, configuración de entornos y supervisión de resultados.

marsbit06/06 08:14

Guía del modo meta de Codex: Cómo hacer que la IA avance continuamente hacia un objetivo específico

marsbit06/06 08:14

El 70% de la población se opone a la IA: los estadounidenses desean que EE.UU. pierda la guerra de la inteligencia artificial

El 70% de los estadounidenses cree que el desarrollo de la IA es "demasiado rápido", según una encuesta de *The Economist* y YouGov. El sentimiento anti-IA está creciendo, motivado por el temor a la pérdida de empleos, el aumento de los costos de energía y agua debido a los centros de datos, y el impacto ambiental. Protestas, vandalismo de anuncios e incluso incidentes violentos, como un ataque con cóctel molotov a la casa de Sam Altman, reflejan esta oposición. La industria tecnológica enfrenta resistencias locales para construir infraestructura, con proyectos cancelados y políticos amenazados. El debate se ha politizado: mientras Trump impulsó órdenes ejecutivas para favorecer la innovación en IA, demócratas y sectores del ala MAGA presionan por una mayor regulación. El presidente se encuentra en una encrucijada entre apoyar a sus aliados tecnológicos y responder al descontento de su base electoral por los efectos socioeconómicos de la IA.

marsbit06/06 05:21

El 70% de la población se opone a la IA: los estadounidenses desean que EE.UU. pierda la guerra de la inteligencia artificial

marsbit06/06 05:21

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