Artículos Relacionados con Código abierto

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Hace un momento, Xiaohongshu ha liberado el código de dots3-note, la serie de modelos con puntuación perfecta de 42 en la IMO ha llegado

Acaba de lanzarse como open-source el modelo **dots3-note preview**, la misma serie del modelo de Xiaohongshu que obtuvo la puntuación perfecta de 42/42 en la Olimpiada Internacional de Matemáticas (IMO). Este modelo, con 280B de parámetros totales y 16B activados, destaca por su ventana de contexto ultralarga de 512K, capacidades multimodales (texto, visión, audio) y está optimizado para razonamiento complejo, tareas de agente y percepción multimodal. La versión open-source se centra en abordar tareas de larga duración del mundo real, como planificación de viajes o preparación de bodas, donde no hay una única respuesta correcta. Demuestra habilidades avanzadas en planificación a largo plazo, aprendizaje continuo y autocorrección. Pruebas prácticas muestran su capacidad para manejar entornos novedosos: completar niveles en el juego *Slay the Spire II*, resolver puzzles complejos en ARC-AGI 3 mediante exploración y verificación de hipótesis, asistir en problemas de reformas del hogar interpretando planos y especificaciones, e incluso desarrollar una aplicación nativa para visionOS desde cero, gestionando todo el flujo de diseño, codificación y compilación. Su capacidad clave radica en el aprendizaje activo durante la ejecución y en un mecanismo de **autocrítica (Self-Critiquing)** que le permite evaluar y ajustar su propio progreso. Esto se potencia con **TEMPO**, un método de optimización de refuerzo que permite un entrenamiento eficiente en trayectorias muy largas, evaluando el progreso en pasos intermedios. Xiaohongshu también ha publicado dos benchmarks públicos, **VibeSearchBench** y **VibeLifeBench**, diseñados para evaluar la comprensión de necesidades ambiguas y la adaptación a cambios en tareas largas y del mundo real, áreas donde incluso los modelos líderes actuales muestran margen de mejora. Este lanzamiento completa el ecosistema open-source de Xiaohongshu, añadiendo la pieza de "agente" a sus modelos anteriores de lenguaje, OCR y visión. La versión final de dots3-note se lanzará pronto, y la serie dots3 se completará con los futuros modelos *jazz* y *aria*.

marsbit08/14 03:40

Hace un momento, Xiaohongshu ha liberado el código de dots3-note, la serie de modelos con puntuación perfecta de 42 en la IMO ha llegado

marsbit08/14 03:40

Empresas de criptomonedas instan a los laboratorios de IA a 'armar' a los defensores de Bitcoin con los modelos más potentes

Más de treinta empresas de Bitcoin y criptomonedas han pedido a los principales laboratorios de inteligencia artificial que concedan a los desarrolladores de código abierto acceso temprano a sus modelos más potentes para ciberseguridad. En una carta abierta organizada por el Bitcoin Policy Institute, firmada por compañías como Coinbase, Block y ARK Invest, advierten que los desarrolladores de infraestructuras financieras críticas, como Bitcoin Core, trabajan con herramientas de IA menos avanzadas que los potenciales atacantes. Las restricciones de los modelos públicos a menudo obstaculizan la búsqueda legítima de vulnerabilidades, mientras que capacidades ofensivas se difunden a través de modelos de pesos abiertos o acceso robado. Los firmantes solicitan programas de acceso confidencial que incluyan: acceso anticipado a modelos potentes, recursos computacionales, entornos seguros para análisis de código privado y participación de equipos pequeños y desarrolladores independientes. La urgencia se subraya con casos recientes, como la vulnerabilidad crítica en BTCPay Server explotada contra nodos Lightning, o el ataque a Coldcard, donde un error de configuración en el generador de números aleatorios permitió robar semillas y vaciar billeteras, con pérdidas de unos 1.719 BTC (111 millones de dólares). En 2026, ataques a protocolos DeFi como Ostium y AFX resultaron en pérdidas multimillonarias debido a fallos lógicos o en oráculos de precios. Los firmantes argumentan que la IA avanzada podría analizar grandes bases de código, detectar escenarios de explotación atípicos y ayudar a corregir vulnerabilidades antes de que sean aprovechadas, protegiendo así billones de dólares en activos digitales.

cryptonews.ru08/13 12:34

Empresas de criptomonedas instan a los laboratorios de IA a 'armar' a los defensores de Bitcoin con los modelos más potentes

cryptonews.ru08/13 12:34

Bitcoin Policy Institute instó a los desarrolladores de IA a dar acceso a modelos avanzados a los defensores de la infraestructura criptográfica

El Bitcoin Policy Institute (BPI) ha advertido de que los sistemas avanzados de inteligencia artificial (IA) pueden transformar tanto la investigación en seguridad como la ejecución de ciberataques. En una carta abierta, la organización subraya que estos modelos ya pueden analizar grandes bases de código, identificar vulnerabilidades y realizar tareas técnicas complejas. Existe el riesgo de que estas capacidades lleguen antes a actores malintencionados que a los defensores del código abierto, lo que amenaza la infraestructura de activos digitales que maneja billones de dólares. Elementos especialmente vulnerables incluyen carteras, dispositivos de firma, librerías criptográficas, software de nodos, sistemas de custodia, exchanges y redes de pago. El BPI destaca que, a diferencia de los sistemas financieros tradicionales, un ataque exitoso contra activos digitales puede convertirse rápidamente en una pérdida financiera irreversible. Además, señala que los desarrolladores de código abierto, como los de Bitcoin Core, carecen actualmente de acceso a los programas especializados de ciberseguridad y a los modelos de IA más potentes que sí tienen grandes laboratorios y sus socios. Por ello, el Instituto insta a los principales laboratorios de IA a crear o ampliar programas de acceso confidencial para desarrolladores e investigadores cualificados que protegen infraestructuras financieras de código abierto. Las propuestas incluyen acceso supervisado temprano a modelos potentes, recursos computacionales suficientes, entornos seguros para analizar código privado, inclusión de equipos pequeños y organizaciones sin ánimo de lucro, y un canal directo para reportar vulnerabilidades. El objetivo es permitir que los defensores encuentren y parchen vulnerabilidades antes de que sean explotadas. El BPI también pide a la industria cripto que ayude a identificar participantes confiables para estos programas y a coordinar la respuesta ante problemas detectados.

cryptonews.ru08/12 12:15

Bitcoin Policy Institute instó a los desarrolladores de IA a dar acceso a modelos avanzados a los defensores de la infraestructura criptográfica

cryptonews.ru08/12 12:15

Discurso más reciente del fundador de OpenClaw, Peter Steinberg: Una epifanía sobre la vida y muerte de un proyecto de código abierto, cómo OpenClaw salió del centro de la tormenta

Hace seis meses, Peter Steinberg era "el futuro". Hoy, comparte abiertamente la tumultuosa historia de su proyecto de código abierto **OpenClaw**. Todo comenzó en noviembre de 2024, frustrado por no poder enviar rápidamente indicaciones de su teléfono a su ordenador. Escribió un "relé de WhatsApp" que sentía mágico, pero nadie mostraba interés hasta que compartió la herramienta con amigos, quienes reaccionaron con asombro o miedo. La viralidad llegó cuando publicó el proyecto en Discord; una noche, 800 mensajes y intentos de hackeo más tarde, su bandeja de entrada explotó. OpenClaw creció masivamente: 18.000 personas contribuyeron, pero la atención casi lo destruye. Peter, fundador de una empresa anterior, enfrentó ofertas de inversión y grandes laboratorios de IA, pero eligió mantenerse abierto. El mayor desafío llegó con la **dependencia excesiva** de un modelo de IA propietario que canceló su servicio, una lección dolorosa sobre el riesgo de los proveedores externos. El proyecto casi muere, pero luego alcanzó un pico histórico de descargas. Peter perdió la diversión al construir para "todos" y no para sí mismo. Su lección clave: **"La diversión es la velocidad"**. Recuperó la pasión formando un equipo y una fundación sin ánimo de lucro, con el apoyo de NVIDIA. Ahora, OpenClaw es una opción abierta donde "tu agente, tu máquina, tu vida". Su historia es sobre la relación humana con la creación: construir lo que falta, encontrar inspiración en las molestias y, cuando otros escriben tu obituario, **seguir lanzando versiones**.

marsbit08/12 09:10

Discurso más reciente del fundador de OpenClaw, Peter Steinberg: Una epifanía sobre la vida y muerte de un proyecto de código abierto, cómo OpenClaw salió del centro de la tormenta

marsbit08/12 09:10

Tasa de acierto en caché del 99,93%, llega el Harness más adecuado para DeepSeek, conquista 86k estrellas en GitHub

La comunidad de código abierto ha encontrado lo que muchos consideran el "Harness" óptimo para DeepSeek: un proyecto llamado **Pi**, que ha acumulado 86.000 estrellas en GitHub. Su éxito se basa en una eficiencia de costos excepcional. La clave es su alta **tasa de acierto de caché del 99.93%**. Al integrar DeepSeek V4 Flash, Pi logra que la inmensa mayoría de los tokens de entrada reutilicen cálculos previos, reduciendo drásticamente el reprocesamiento. Esto se traduce en un costo medio por tarea exitosa de solo **~0,028 USD**, según una prueba comparativa de Composio con otros 8 agentes. En contraste, soluciones como Claude Code resultaron hasta 7 veces más caras para el mismo modelo subyacente. La filosofía de Pi es la simplicidad: ofrece solo cuatro herramientas básicas (leer, escribir, modificar archivos y ejecutar comandos), permitiendo extensiones modulares. Esta estructura estable y predecible es ideal para el motor de caché de prefijo automático de DeepSeek, minimizando las invalidaciones. Mientras tanto, DeepSeek ha confirmado el desarrollo de su **Harness oficial**, con el objetivo declarado de igualar a Claude Code. Se espera que la solución nativa ofrezca una integración más profunda y lista para usar, mientras que Pi mantendrá su ventaja en personalización y flexibilidad para cambiar entre diferentes modelos proveedores. La competencia entre la solución oficial y herramientas de terceros como Pi presionará para lograr la máxima eficiencia de costos, aprovechando al máximo el bajo precio por token y las capacidades de razonamiento de DeepSeek.

marsbit08/11 01:14

Tasa de acierto en caché del 99,93%, llega el Harness más adecuado para DeepSeek, conquista 86k estrellas en GitHub

marsbit08/11 01:14

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