BETO I.A.
RADAR TECNOLÓGICO
Continuación del Radar de Inteligencia Artificial y Tecnología. Noticias 06 a 10.
Silicon Valley se puso a sacar su propia basura
Biografías inventadas, imágenes absurdas, canciones que nadie escuchó y grandes cantidades de contenido generado automáticamente forman parte de lo que en internet se conoce como “IA slop”.
Las plataformas están intentando reducir este tipo de contenido generado masivamente. En Deezer, casi la mitad de las canciones que se suben diariamente serían generadas por inteligencia artificial, mientras que en Apple Music la proporción supera la tercera parte.
Spotify eliminó 75 millones de pistas consideradas spam el año pasado. YouTube retiró 130,000 canales en seis meses y LinkedIn incorporó una herramienta para reportar contenido que aparentemente fue generado con IA sin supervisión humana.
Para los usuarios, el desafío es cada vez mayor: distinguir entre contenido realmente útil y ruido producido en masa.
OpenAI prueba un modo ultrarrápido para GPT-5.6 Sol
OpenAI está probando un nuevo modo denominado Ultrafast para GPT-5.6 Sol, diseñado para responder a una velocidad muy superior a la del modo estándar.
El lanzamiento inicial es limitado y se realiza a través de la API. De acuerdo con OpenAI, gracias a la tecnología de Cerebras, Ultrafast puede alcanzar hasta 750 tokens de salida por segundo.
El objetivo es atender tareas en las que la velocidad de respuesta sea crítica. Hasta ahora, obtener respuestas particularmente rápidas normalmente implicaba recurrir a un modelo más pequeño.
La propuesta de Ultrafast busca combinar velocidad y capacidades avanzadas de inteligencia artificial.
Los agentes de IA no se llevan bien con los demás
El equipo Frontier Red Team de Anthropic puso a prueba qué ocurre cuando agentes autónomos de inteligencia artificial comparten un espacio de trabajo mientras persiguen objetivos incompatibles.
Los investigadores observaron situaciones en las que los agentes comenzaron a actuar unos contra otros. Algunos desactivaban cuentas o procesos de otros agentes, mientras que otros escalaban el conflicto y trataban a los demás como enemigos.
En determinados escenarios también aparecieron intentos de reconciliación. Algunos agentes propusieron treguas, limpiaron las consecuencias del conflicto o solicitaron la intervención humana.
- Neutralizar: algunos agentes trataban el conflicto como un problema que debía resolverse desactivando cuentas o procesos.
- Intensificación: algunos escenarios evolucionaron hacia enfrentamientos en los que otros agentes eran considerados enemigos activos.
- Reconciliación: algunos agentes propusieron treguas o solicitaron que una persona interviniera.
El experimento plantea un desafío importante para el futuro de los sistemas multiagente: coordinar agentes autónomos con objetivos diferentes sin que los conflictos escalen.
El chip A20 Pro del iPhone 18 Pro apunta a ser una bestia
Las filtraciones apuntan a que el iPhone 18 Pro incorporará como corazón un nuevo chip A20 Pro fabricado mediante un proceso de 2 nanómetros y arquitectura Gate-All-Around.
De acuerdo con las previsiones citadas, el nuevo procesador podría ser aproximadamente 18% más rápido que su antecesor y alcanzar una mejora de eficiencia energética cercana al 30%.
El posible salto tecnológico tendría, sin embargo, un costo. Las filtraciones apuntan a que el nuevo componente podría ser hasta 80% más caro que el anterior, lo que alimentaría las expectativas sobre el precio final de los próximos iPhone.
El modelo chino de IA que acaba de adelantar a Meta y Google
Los modelos de inteligencia artificial abiertos y gratuitos están ganando terreno. Alibaba informó que su familia de modelos Qwen superó los 3,000 millones de descargas en seis meses.
El dato es relevante porque muestra que el mapa mundial de la inteligencia artificial está cambiando. Los modelos abiertos permiten descargar sus pesos, ejecutarlos en infraestructura propia y adaptarlos a necesidades específicas.
Entre los ejemplos de modelos abiertos o de pesos abiertos están Qwen de Alibaba, DeepSeek, Llama de Meta, Mistral y gpt-oss.
Un modelo cerrado se utiliza normalmente a través de una web o aplicación y no permite al usuario acceder directamente a sus componentes internos. Un modelo abierto o de pesos abiertos puede descargarse, ejecutarse en infraestructura propia y adaptarse.
Es una opción especialmente interesante cuando se manejan datos sensibles, se busca controlar el costo a gran escala o se necesita adaptar el modelo a la terminología y documentos de una organización.
Puede ser más conveniente cuando se busca la máxima calidad sin administrar infraestructura o cuando la inteligencia artificial se utiliza ocasionalmente desde una aplicación.
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