Artículos Relacionados con Código

El Centro de Noticias de HTX ofrece los artículos más recientes y un análisis profundo sobre "Código", cubriendo tendencias del mercado, actualizaciones de proyectos, desarrollos tecnológicos y políticas regulatorias en la industria de cripto.

El equipo de NVIDIA permite a un agente de programación hacerse cargo de experimentos con robots reales, logrando una tasa de éxito del 99%

La investigación en automatización ha dado un paso significativo al salir del entorno simulado y adentrarse en el mundo físico real. El equipo de NVIDIA GEAR, dirigido por Jim Fan, presentó el proyecto ENPIRE, un marco que permite por primera vez que agentes de programación autónomos realicen investigación en hardware robótico real. El sistema coloca ocho agentes Codex en una flota de robots con recursos de GPU y un presupuesto de tokens, asignándoles el objetivo de resolver tareas de forma eficiente y segura. Estos agentes operan con mínima intervención humana, manejando de forma autónoma un ciclo cerrado que incluye el reinicio automático de escenarios, la búsqueda en literatura, la implementación y entrenamiento de estrategias, la verificación y el análisis de registros para iterar continuamente. Han logrado una tasa de éxito del 99% en tareas de manipulación diestra como atar bridas, organizar clavos en una caja o instalar GPUs. Un hallazgo clave es que para muchas tareas robóticas, restablecer el entorno es más fácil que completar la tarea principal. Por ello, ENPIRE se centra primero en que los agentes creen procedimientos automáticos de reinicio. El sistema consta de cuatro módulos principales que forman el bucle de retroalimentación física: Entorno (EN), Mejora de Políticas (PI), Evaluación (Rollout, R) y Evolución (E). El proyecto también observó una "ley de escala física": aumentar el número de robots en paralelo (por ejemplo, a 8) acelera significativamente la resolución de tareas. Se introdujeron nuevas métricas como la Utilización Media del Robot (MRU) y la Utilización Media de Tokens (MTU) para medir la eficiencia. Actualmente, algunos sistemas pueden iterar durante toda la noche sin supervisión. El objetivo final es lograr una operación completamente autónoma. El proyecto ENPIRE será de código abierto, permitiendo a los desarrolladores replicar sistemas similares.

marsbitAyer 00:37

El equipo de NVIDIA permite a un agente de programación hacerse cargo de experimentos con robots reales, logrando una tasa de éxito del 99%

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¡Emergencia! Anthropic pide a todos que detengan la investigación en IA

La empresa de IA Anthropic ha publicado un extenso blog alertando sobre signos de "autoevolución" en sus sistemas, específicamente en Claude. Según datos internos, más del 80% del código de Anthropic ahora lo escribe Claude, frente a solo un dígito antes del lanzamiento de Claude Code. La productividad de los ingenieros se ha multiplicado por 8. La calidad también mejora rápidamente: en tareas de programación complejas, la tasa de éxito de Claude pasó del 26% al 76% en seis meses. La compañía introduce una nueva métrica, "duración de la tarea que una IA puede realizar de forma independiente", que se duplica cada 4 meses. Claude ya revisa automáticamente el código, detectando posibles errores. En investigación, Claude optimizó un código clave 52 veces, superando con creces a los humanos. En un experimento de seguridad de IA, redujo una brecha en un 97%, mucho más que los investigadores humanos. Anthropic plantea tres escenarios futuros: estancamiento, aceleración con control humano, o mejora recursiva autónoma (RSI), donde la IA diseñaría a la próxima generación de IA, con riesgos de desalineación. La empresa aboga por una desaceleración coordinada si existiera un mecanismo verificable, eco de preocupaciones similares expresadas recientemente por OpenAI.

marsbit06/05 00:30

¡Emergencia! Anthropic pide a todos que detengan la investigación en IA

marsbit06/05 00:30

Claude Opus 4.8 acaba de lanzarse y ya dice ser DeepSeek, Qwen

Acompañando las expectativas de su OPI, Anthropic ha acelerado el ritmo de lanzamiento de modelos. Recientemente, anunció dos noticias importantes: la actualización de su modelo insignia a Claude Opus 4.8 y la finalización de una ronda de financiación Serie H de 650.000 millones de dólares, con una valoración posterior a la inversión de 9,65 billones, acercándose al umbral del billón. Claude Opus 4.8 presenta mejoras en codificación, tareas de agente, razonamiento y trabajo con conocimiento, manteniendo los mismos precios. Los usuarios notaron que, en algunas pruebas sin restricciones estrictas del sistema, el modelo ocasionalmente se identificaba erróneamente como DeepSeek o Qwen, lo que sugiere un posible comportamiento de destilación. Junto con el modelo, se lanzaron nuevas funciones como el control de esfuerzo (effort control) y los flujos de trabajo dinámicos (dynamic workflows). Esta última función, en vista previa de investigación, permite a Claude Code manejar tareas complejas a gran escala mediante la orquestación de múltiples subagentes que trabajan en paralelo, mostrando potencial para migraciones masivas de código. La ronda de financiación de 650.000 millones incluye compromisos de hyperscalers y socios de infraestructura estratégica como Micron y Samsung. Anthropic también ha firmado acuerdos clave para ampliar su capacidad de cálculo con Amazon, Google, Broadcom y SpaceX. En conjunto, estos movimientos reflejan la evolución de Anthropic desde una empresa centrada en modelos hacia un proveedor de un sistema integral de IA empresarial, combinando capacidades de modelo avanzado, flujos de trabajo complejos y una infraestructura de computación escalable.

marsbit05/29 00:00

Claude Opus 4.8 acaba de lanzarse y ya dice ser DeepSeek, Qwen

marsbit05/29 00:00

Fuentes: DeepSeek está formando un equipo de "Harness", que compite directamente con Claude Code

DeepSeek está formando un nuevo equipo "Harness" centrado en un producto de agente de código, con el objetivo de competir directamente con Claude Code de Anthropic, según fuentes cercanas a la empresa. Este movimiento va más allá de un simple asistente de código e implica construir una capa intermedia que permita a los modelos de IA integrarse en flujos de trabajo reales de desarrollo. La compañía ha abierto dos puestos clave: Gerente de Producto Harness e Ingeniero de Desarrollo Harness. Un principio central definido es "Modelo + Harness = Agente", donde el "Harness" se refiere al sistema externo que gestiona el contexto, llama a herramientas, planifica tareas y ejecuta acciones en el entorno real, esencialmente dando "manos" al modelo. DeepSeek busca no solo empaquetar su modelo existente, sino lograr una "co-evolución" donde el producto Agente retroalimente y mejore el modelo base. La necesidad surge porque la competencia en codificación con IA está pasando de las capacidades del modelo a la integración en el flujo de trabajo del desarrollador. Un proyecto comunitario llamado DeepSeek-TUI ya demostró la demanda, pero un producto oficial permitiría una integración más profunda, un ciclo de retroalimentación de datos y una evolución coordinada con el equipo del modelo.

链捕手05/22 02:20

Fuentes: DeepSeek está formando un equipo de "Harness", que compite directamente con Claude Code

链捕手05/22 02:20

Prueba práctica de Hunyuan Hy3 preview: ¿Finalmente es competitiva la IA de Tencent?

El modelo Hy3 preview de Tencent Hunyuan, con 295B de parámetros y soporte para contextos de 256K, ha sido presentado como su modelo más inteligente hasta la fecha. Según pruebas realizadas, muestra avances en razonamiento lógico complejo, aunque con cierta inconsistencia en la identificación de trampas o preguntas capciosas. Su capacidad para extraer información y seguir instrucciones en escenarios con interferencias es estable. En tareas de código y agentes inteligentes, demuestra competencia en el uso de herramientas pero carece de profundidad en la ejecución de tareas complejas. En diálogo natural y escritura creativa, genera respuestas más naturales y menos roboticas, con textos coherentes y adaptados al estilo solicitado. En general, se posiciona como un modelo práctico y equilibrado, sin puntos débiles extremos pero tampoco con capacidades excepcionales. Su lanzamiento marca un punto de inflexión para Tencent en el campo de la IA, tras haber sido criticado anteriormente por su lentitud en este ámbito. El modelo ya está disponible en productos clave de Tencent como Tencent Cloud y Yuanbao, con un costo reducido de 1.2 RMB por millón de tokens en su API.

marsbit04/26 07:24

Prueba práctica de Hunyuan Hy3 preview: ¿Finalmente es competitiva la IA de Tencent?

marsbit04/26 07:24

¿Está SWIFT Integrando XRP Para Pagos? El Código Podría Tener la Respuesta

Analista cripto SMQKE especula que SWIFT podría estar integrando XRP para pagos, basándose en un código de R3 Corda que vincula XRP con ISO 20022 y SWIFT. El código incluye módulos como XrpPayment y SWIFTPaymentStatusType, sugiriendo una posible conexión técnica entre instituciones de SWIFT y XRP Ledger. Sin embargo, SWIFT no ha confirmado nada y previamente anunció su propia red blockchain, sin intención de adoptar XRP. Paralelamente, Ripple ha integrado XRP en su sistema de tesorería, y X (Twitter) lanzó cashtags para XRP, aumentando su visibilidad. Al cierre, XRP cotizaba a $1.40, subiendo un 3% en 24 horas.

bitcoinist04/16 22:05

¿Está SWIFT Integrando XRP Para Pagos? El Código Podría Tener la Respuesta

bitcoinist04/16 22:05

Anthropic prueba "Lobster" Conway: Compatible con interfaz de usuario independiente, activación por Webhook y estándar de extensiones personalizadas

Anthropic está desarrollando activamente "Conway", un agente persistente diseñado para crear un entorno inteligente, siempre activo e independiente para Claude. Contará con una interfaz de usuario independiente, operará como un espacio de trabajo autónomo y podrá manipular navegadores, conectarse con servicios externos e integrar funcionalidades de Claude Code. Soporta activación mediante webhooks, permitiendo que servicios externos activen su funcionamiento de forma automática. Además, introducirá un sistema de extensiones basado en el estándar CNW ZIP, que permitirá a los desarrolladores crear herramientas personalizadas, pestañas de UI y manejadores de contexto, similar a una "tienda de aplicaciones". Conway representa un avance estratégico de Anthropic en el campo de los agentes de IA, transformando a Claude de una herramienta conversacional pasiva a un asistente capaz de ejecutar tareas complejas de múltiples pasos de manera autónoma y continua. Se posiciona como un competidor directo de soluciones como OpenClaw, impulsando la evolución hacia agentes de IA "siempre activos".

marsbit04/02 06:33

Anthropic prueba "Lobster" Conway: Compatible con interfaz de usuario independiente, activación por Webhook y estándar de extensiones personalizadas

marsbit04/02 06:33

Filtración de Claude Code: Revelando la arquitectura de cinco capas y la filosofía de supervivencia del agente de IA de élite

Resumen del incidente de Claude Code: Una fuga de código revela la arquitectura de 5 capas y filosofía de supervivencia del agente de Anthropic. Debido a un error de configuración en la herramienta de construcción Bun, se filtraron 1.900 archivos TypeScript (512.000 líneas de código) de Claude Code, exponiendo su arquitectura técnica: - **Arquitectura de 5 capas**: Entrypoints (puntos de entrada), Runtime (ciclo TAOR: Think-Act-Observe-Repeat), Engine (ensamblaje dinámico de prompts), Tools & Caps (40 herramientas con aislamiento de permisos) e Infrastructure (gestión de caché y controles remotos). - **Diseño de memoria bioinspirado**: Sistema de memoria de 3 niveles (largoplazo, contextual y de trabajo) y un proceso "Auto-Dream" que consolida conocimientos cada 24 horas o 5 sesiones. - **Mecanismos de control**: Modo "Undercover" para contribuciones anónimas, protección "ANTI_DISTILLATION" contra competidores y autenticación a nivel de hardware. - **Futuro desarrollo**: El modo KAIROS permitirá agentes en segundo plano con ejecución continua y capacidad de acción autónoma. Aunque Anthropic retiró la versión afectada, la fuga ofrece una validación a gran escala de las mejores prácticas en agentes de IA, planteando desafíos de transparencia y seguridad ante su posible IPO en 2026.

marsbit04/02 01:10

Filtración de Claude Code: Revelando la arquitectura de cinco capas y la filosofía de supervivencia del agente de IA de élite

marsbit04/02 01:10

¿La IA Agent produce basura? El problema es que no quieres gastar Tokens

Resumen: La calidad de la salida de un agente de IA es proporcional a la cantidad de tokens que se invierten. Este artículo argumenta que, para tareas complejas, aumentar los tokens reduce errores, permitiendo revisión detallada, múltiples intentos y verificación. Sin embargo, los tokens no resuelven problemas novedosos que no están en los datos de entrenamiento. Se sugieren dos métodos simples: revisar el trabajo varias veces (WAIT) y verificar frecuentemente con tests (VERIFY). La experiencia en el dominio sigue siendo crucial para problemas innovadores.

marsbit03/23 06:17

¿La IA Agent produce basura? El problema es que no quieres gastar Tokens

marsbit03/23 06:17

Curve Finance Acusa a PancakeSwap de Copiar el Código de StableSwap

La plataforma de intercambio descentralizado Curve Finance acusó a PancakeSwap de utilizar su código patentado de StableSwap sin autorización, lo que constituye una violación de la licencia. A través de una publicación en X del 6 de marzo, Curve advirtió sobre los riesgos legales y técnicos de replicar software financiero sin el marco regulatorio adecuado. PancakeSwap, que implementó esta tecnología en su plataforma "Infinity" para intercambios de stablecoins con bajo deslizamiento, inició conversaciones privadas para resolver la disputa. Curve suavizó su postura inicial y propuso una posible colaboración estratégica. La resolución de este conflicto sentará un precedente importante en la protección de la propiedad intelectual en código abierto, mientras los usuarios esperan que no se comprometa la seguridad de los fondos.

TheNewsCrypto03/07 05:57

Curve Finance Acusa a PancakeSwap de Copiar el Código de StableSwap