Google prepara una versión de su IA Gemini para menores de 13 años, reemplazando al Assistant. Esto surge entre preocupaciones sobre el impacto de los chatbots en niños y advertencias explícitas en el código sobre la falibilidad de la IA, instando a los usuarios a 'verificar' la información.
Google presenta Sec-Gemini v1, un modelo experimental de IA para ciberseguridad. Busca potenciar a los defensores contra amenazas crecientes, integrando inteligencia de GTI, OSV y Mandiant. Ofrece análisis rápidos y precisos para combatir la desventaja del defensor y mejorar la seguridad digital mediante la colaboración industrial.
OpenAI recalibra su estrategia, posponiendo GPT-5 para fortalecer su infraestructura y mejorar el LLM. Prioriza modelos intermedios, o3 y o4-mini, enfocados en razonamiento. Este enfoque busca excelencia tecnológica y robustez operativa antes de lanzar su modelo más potente a una base de usuarios global exigente.
Un estudio de UC San Diego muestra que GPT-4.5 superó el test de Turing, pareciendo más humano que los humanos. Esto cuestiona la prueba como estándar de inteligencia y plantea desafíos sobre la interacción humano-máquina, la desinformación y la naturaleza de la IA. ¿Es inteligencia real o mímica sofisticada?
El auge de DeepSeek destaca un cambio en la IA hacia la computación en tiempo de inferencia (TTC), desafiando el dominio del preentrenamiento. Esto remodela el hardware, la nube y los modelos fundacionales, creando nuevas oportunidades y desafíos para la adopción empresarial, donde la QoS y la especialización vertical ganan importancia.
Meta presenta la suite Llama 4: modelos Scout y Maverick disponibles, Behemoth en desarrollo. Busca competir con OpenAI y Google, integrando IA en sus plataformas y ofreciendo modelos a desarrolladores. Un avance significativo en IA, con enfoque en rendimiento y accesibilidad, aunque con licencias 'abiertas' específicas.
Meta lanza la familia Llama 4: modelos de IA de código abierto con capacidades multimodales, amplias ventanas de contexto y arquitectura MoE. Maverick (400B) y Scout (109B) ya disponibles, Behemoth (2T) en entrenamiento. Meta busca liderar la IA de código abierto y mejorar sus productos.
Meta avanza en IA con Llama 4. Esta nueva familia de modelos abiertos busca competir en el desarrollo de IA. Introduce tres modelos (Scout, Maverick, Behemoth) con distintas capacidades, entrenados multimodalmente para diversas aplicaciones, desde chat hasta procesamiento complejo de datos, buscando remodelar la dinámica competitiva.
Exploración de modelos de IA actuales como ChatGPT, Gemini, Claude, DeepSeek, Copilot y LLaMA. Analiza sus fortalezas, limitaciones, competencia, demandas computacionales y la necesidad de innovación responsable. Examina el equilibrio entre potencia, eficiencia y sostenibilidad en la frontera tecnológica de la IA.
El Reino Unido necesita computación 'neural edge' localizada y potente para superar la latencia e impulsar sus ambiciones de IA. Latos Data Centres promueve esta infraestructura esencial para aplicaciones en tiempo real, clave para la economía y los servicios públicos, superando las limitaciones de la nube y el edge tradicional.
