Artículos Relacionados con Herramienta

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AMLBot lanza AI Tracer para investigaciones blockchain de autoservicio

La empresa de forensia cripto y cumplimiento AMLBot ha lanzado AI Tracer, una herramienta de análisis blockchain de autoservicio que rastrea movimientos visibles de fondos a partir de un hash de transacción a través de múltiples redes. Diseñada para simplificar el proceso sin necesidad de software especializado o conocimientos profundos, la herramienta sigue automáticamente el recorrido de los fondos, incluyendo transferencias cross-chain a través de bridges y divisiones entre múltiples carteras, e identifica etiquetas de entidades conocidas como exchanges o direcciones marcadas. Según la compañía, AI Tracer no puede ver transferencias internas de exchanges, determinar el propósito de un pago, congelar activos ni garantizar su recuperación. Sus informes sirven como punto de partida para investigaciones. Ofrece un chequeo gratuito y planes de pago con límites más altos, soportando redes como Bitcoin, Ethereum, BNB Chain, Solana y Cardano, entre otras. Está dirigida a periodistas, investigadores, traders, usuarios, agentes de la ley y equipos de cumplimiento.

cointelegraph07/31 14:17

AMLBot lanza AI Tracer para investigaciones blockchain de autoservicio

cointelegraph07/31 14:17

ChatGPT emite una prohibición repentina, dejando sin sustento de la noche a la mañana a los redactores de IA de todo el mundo

La era dorada de la escritura con IA está colapsando. Aunque los modelos se vuelven más potentes, la calidad de los textos generados parece deteriorarse, resultando en contenido técnicamente correcto pero sin sustancia memorable. Investigadores como Adam Hunt señalan que, mientras habilidades como la codificación mejoran gracias a datos de entrenamiento claros y retroalimentación automática (como códigos que funcionan), la expresión lingüística se estanca. Esto se debe a la falta de métricas objetivas para evaluar la calidad literaria, lo que lleva a que los modelos no se optimicen para ello. Paralelamente, plataformas como ChatGPT están restringiendo funciones clave. Ahora rechazan explícitamente imitar el estilo de escritores famosos (como Stephen King o J.K. Rowling) cuando se les pide directamente, una herramienta que antes usaban muchos creadores. Aunque aún aceptan solicitudes basadas en características abstractas (ritmo, suspenso), el resultado pierde la esencia del autor imitado. Estos cambios están erosionando la confianza de los usuarios. La escritura con IA no desaparecerá, pero se está redefiniendo como una herramienta de apoyo —útil para investigación, estructuración o edición—, no como un reemplazo del juicio, la experiencia y la voz creativa humana, que recuperan su valor central en el proceso creativo.

marsbit07/31 08:03

ChatGPT emite una prohibición repentina, dejando sin sustento de la noche a la mañana a los redactores de IA de todo el mundo

marsbit07/31 08:03

OpenAI, de código abierto

OpenAI ha publicado en código abierto su herramienta de seguridad para código, Codex Security CLI. Esta herramienta, que se originó a partir del proyecto interno Aardvark, permite escanear automáticamente repositorios de código para detectar, verificar y corregir vulnerabilidades. En sus primeros 30 días, analizó más de 1.2 millones de commits e identificó 792 vulnerabilidades críticas y 10,561 de alto riesgo, reduciendo su tasa de falsos positivos en más del 50% en escaneos repetidos. Aunque la herramienta es de código abierto, su funcionalidad principal depende de modelos propietarios de OpenAI, como GPT-5.6-sol, lo que ha generado críticas por su alto coste y problemas de rendimiento en las primeras pruebas. Desarrolladores han reportado análisis que agotan rápidamente las cuotas de API, con facturas de hasta 13 dólares por un escaneo fallido. El lanzamiento sigue a las declaraciones públicas de Jensen Huang, CEO de NVIDIA, a favor del código abierto en IA.

marsbit07/30 07:45

OpenAI, de código abierto

marsbit07/30 07:45

Los grandes modelos ya no evalúan la calidad de las imágenes "por intuición", usan diagramas estructurales y espectrogramas como "pruebas materiales" para puntuar con "evidencia visual"

El modelo multimodal grande (MLLM) IQA-T1, desarrollado por la Universidad Politécnica del Noroeste y la Universidad de Ciencia y Tecnología de Hong Kong, introduce un marco innovador para evaluar la calidad de imágenes. En lugar de depender de interpretaciones semánticas subjetivas, el modelo utiliza activamente un conjunto de herramientas de análisis para generar "evidencia visual" estructurada, como mapas de residuos de ruido, espectros de Fourier y mapas de coherencia de orientación de gradientes. Este enfoque basado en evidencias permite una evaluación más precisa y explicable. El modelo se entrena en dos fases: primero, una fase de ajuste supervisado (SFT) para aprender a utilizar las herramientas, y luego, un aprendizaje por refuerzo (RL) para optimizar cuándo y cómo emplearlas. IQA-T1 demostró un rendimiento superior en siete benchmarks de evaluación de calidad de imágenes, logrando una precisión media de 0.795 en PLCC y 0.784 en SRCC, al tiempo que ofrece cadenas de razonamiento interpretables. Los recursos, incluidos el código, el modelo y el conjunto de datos Q-Tool, están disponibles públicamente.

marsbit07/20 07:51

Los grandes modelos ya no evalúan la calidad de las imágenes "por intuición", usan diagramas estructurales y espectrogramas como "pruebas materiales" para puntuar con "evidencia visual"

marsbit07/20 07:51

La caída de Zapper: ¿Fuerzas de la naturaleza o error humano?

Zapper, una vez una estrella de DeFi con 2 millones de usuarios activos mensuales que procesó más de $13 mil millones en transacciones, anunció su cierre definitivo para agosto de 2026. Nacido en 2020 de la fusión de DeFiZap y DeFiSnap, Zapper se impulsó durante el "DeFi Summer", ofreciendo un panel unificado para rastrear carteras en múltiples protocolos y una función "Zap" para operaciones complejas en un solo clic. Atrajo $16.5 millones en financiación de inversores destacados. Sin embargo, no logró convertir su gran volumen de usuarios en un modelo de ingresos sostenible. Su principal fuente, pequeñas comisiones de agregación de DEX, se vio presionada por una competencia feroz, mientras que los altos costos de infraestructura para mantener índices de datos multicalena persistían. Además, el ecosistema DeFi evolucionó hacia una concentración de capital en protocolos líderes, reduciendo la necesidad de las herramientas de diversificación de Zapper. La plataforma intentó varias reinvenciones sin éxito: un sistema de puntos con NFT (2021), la app social Chainchat (2023) y el anunciado protocolo ZAP con token (2024), que nunca se lanzó. La crítica principal es que Zapper, inmerso en un "fundamentalismo blockchain", siguió centrándose en productos costosos para usuarios finales (2C) en lugar de fortalecer sus funcionalidades generadoras de ingresos, y no se adaptó a los cambios del mercado. Su caída sirve como advertencia para los proyectos de herramientas en Web3: la mera tracción inicial no garantiza la supervivencia; se requiere un modelo de negocio claro, adaptabilidad y un enfoque en soluciones que resuelvan problemas reales y generen valor sostenible.

Foresight News07/10 02:14

La caída de Zapper: ¿Fuerzas de la naturaleza o error humano?

Foresight News07/10 02:14

Claude Code revela su increíble origen: surgió de la alineación de seguridad, Boris: "Solo hemos completado el 1%"

**Claude Code: El origen inesperado y su futuro infinito** La historia de Claude Code, la herramienta de IA que está transformando la forma de programar, comienza de forma insólita: nació de un proyecto interno de *alineación de seguridad* (Alignment) en Anthropic. Su creador, Boris Cherny, revela que, a pesar de su impacto, solo han completado "el 1%". Todo empezó en 2021 con un equipo liderado por Ben Mann, que construyó una extensión inicial para VS Code. Investigadores como Dawn Drain y Shauna Kravec trabajaban en una visión más ambiciosa: la *ingeniería de software autónoma*. Sin embargo, los desafíos técnicos, como crear un entorno seguro para ejecutar código, fueron una pesadilla, y el proyecto quedó temporalmente en el olvido. Para 2022-2023, el equipo interno desarrolló *clide*, una herramienta de línea de comandos donde los usuarios podían "chatear" con Claude para editar código. Era potente pero demasiado adelantada a su tiempo: lenta, frágil e inestable. El punto de inflexión llegó en septiembre de 2024 con la incorporación de Boris Cherny. Con la misión de crear un sistema de "coding agéntico", Cherny construyó un prototipo de CLI. Un momento clave fue cuando copió un problema en *clide* y este escribió automáticamente un *pull request* completo de 5-10 líneas. La reacción fue de asombro: tenían todas las piezas, solo faltaba ensamblarlas. En diciembre, un pequeño equipo inició un sprint de dos semanas que culminó en el lanzamiento de Claude CLI en febrero de 2025, pronto renombrado como Claude Code. Su icónico logo en ASCII se volvió emblemático. El lanzamiento de modelos más potentes como Claude 4 Sonnet fue decisivo para su adopción masiva, conquistando a líderes tecnológicos y cambiando la forma de trabajar en Silicon Valley. Hoy, Cherny declara que ya no escribe código manualmente; Claude Code lo hace todo en segundo plano. Los usuarios han pasado de revisar cada solicitud de permiso a aceptarlas automáticamente, señal de una creciente confianza. Sin embargo, Cherny insiste en que solo están en el 1%. El futuro del 99% incluye capacidades como autonomía de larga duración, memoria persistente, gestión de contextos complejos y planificación en mundo abierto. El rol del ingeniero humano está evolucionando de arquitecto de código a supervisor de IA, marcando solo el comienzo de cómo los agentes de IA resolverán problemas complejos del mundo real.

marsbit07/07 12:35

Claude Code revela su increíble origen: surgió de la alineación de seguridad, Boris: "Solo hemos completado el 1%"

marsbit07/07 12:35

Microsoft dejará de usar Claude: ¿Demasiado caro o han aprendido lo suficiente?

Microsoft dejará de usar Claude Code internamente debido a sus altos costos, redirigiendo a sus ingenieros hacia su propia herramienta GitHub Copilot CLI. La decisión, efectiva desde el 30 de junio, afecta a miles de empleados y sigue una medida similar tomada por Uber. El cambio refleja una tendencia en la industria hacia modelos de precios basados en tokens, que pueden resultar muy costosos para equipos técnicos grandes. Algunos analistas sugieren que los seis meses de uso interno de Claude Code fueron un experimento estratégico para comparar y mejorar Copilot CLI. Sin embargo, el trasfondo es más complejo: Microsoft enfrenta una creciente dependencia de modelos de IA externos, como los de OpenAI y Anthropic, sin un modelo base propio de vanguardia. Claude Code, con un 54% de cuota en herramientas de programación con IA, ha superado en rendimiento y preferencia a GitHub Copilot entre los ingenieros, lo que erosiona el control de Microsoft sobre su ecosistema de desarrollo. La adopción empresarial de Anthropic ha superado recientemente a la de OpenAI, impulsada en gran parte por Claude Code. Esto deja a Microsoft en una posición delicada, actuando más como canalizador que como propietario del valor central de la IA. La medida de suspender Claude Code parece ser una respuesta defensiva para evitar que sus flujos de trabajo y desarrolladores se bloqueen en herramientas de la competencia, mientras intenta recuperar terreno en el competitivo mercado de la programación con IA.

marsbit05/25 10:33

Microsoft dejará de usar Claude: ¿Demasiado caro o han aprendido lo suficiente?

marsbit05/25 10:33

De la exportación a la venta interna: la "exportación" a la manera china de un cortometraje de IA

**Resumen en español:** El estudio de cine estadounidense Genre.ai lanzó una búsqueda pública en X (antes Twitter) para encontrar al autor del cortometraje AI *"Zombie Scavenger"*, creado por el chino Mx-Shell. El corto, realizado con la herramienta de vídeo AI Seedance 2.0 de ByteDance en solo 10 días y con un costo aproximado de 3000 RMB, sorprendió al fundador de Genre.ai, PJ Ace, por su alta calidad visual y narrativa. Mx-Shell, un aficionado autodidacta de Yunnan, no tenía contacto con el mercado internacional ni dominio del inglés. La viralidad del corto en X —con millones de visualizaciones— contrastó con su modesta repercusión inicial en plataformas chinas como Bilibili. Gracias a la intervención de usuarios, PJ Ace contactó a Mx-Shell mediante un correo QQ, ofreciéndole oportunidades en Hollywood. Este caso ejemplifica un fenómeno de "exportación y reimportación" cultural: contenido creado en China con herramientas locales gana reconocimiento global antes de ser valorado en su país de origen. La accesibilidad de las herramientas AI chinas (como Seedance 2.0) y el talento creativo emergente están permitiendo que creadores independientes superen barreras técnicas y económicas, aunque la visibilidad internacional siga dependiendo de circuitos externos. El éxito de Mx-Shell destaca que, más allá de la tecnología, el factor diferenciador reside en la审美 y la capacidad narrativa del creador. Su historia refleja un camino alternativo a la producción AI industrializada: uno centrado en la originalidad y la autenticidad, con potencial para inspirar a más talentos ocultos en China.

marsbit05/14 04:30

De la exportación a la venta interna: la "exportación" a la manera china de un cortometraje de IA

marsbit05/14 04:30

Las 18 mascotas electrónicas de Claude ya están aquí, el Tamagotchi en tu terminal

El modelo Claude ha lanzado 18 mascotas virtuales inspiradas en Tamagotchi, llamadas "Buddy", que aparecen en la terminal de Claude Code. Cada usuario obtiene una mascota única determinada por un algoritmo basado en su ID, con especies como patos, dragones, robots y gatos, y niveles de rareza desde común hasta legendario (1%). El sistema tiene una arquitectura de dos capas: "Huesos" (atributos deterministas como especie y estadísticas) y "Alma" (nombre y personalidad generados por IA). Las mascotas reaccionan al escribir código, muestran animaciones ASCII y pueden interactuar mediante comandos como "/buddy pet" para acariciarlas. Aunque se presentó el 1 de abril, está diseñado como una función permanente para aumentar la engagement, marcando una evolución en las herramientas de IA hacia experiencias más emocionales y socialmente atractivas para desarrolladores.

marsbit04/01 09:08

Las 18 mascotas electrónicas de Claude ya están aquí, el Tamagotchi en tu terminal

marsbit04/01 09:08

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