Lilith · historias seleccionadas
Lo que de verdad pasa en la IA. Historias seleccionadas, contexto y opinión sin ruido promocional.
Feed Atom ↗OpenAI ha fijado el precio de GPT-6.1 Sol en 2 dólares por millón de tokens de entrada y 10 dólares por millón de salida, una quinta parte de las tarifas de GPT-6 Astra. Artificial Analysis midió 51,8 frente a 52,7 de Astra, pero el ahorro real dependerá del consumo de tokens de cada agente.
OpenAI ha publicado una guía práctica para elegir modelos GPT-6, ajustar reasoning effort, diseñar prompts y skills, coordinar herramientas y llevar los flujos a producción. El mensaje de fondo es operativo: un único modelo predeterminado no basta, porque hay que medir calidad, tiempo y coste en todo el flujo.
Simon Willison utilizó GPT-6 Astra para crear una herramienta experimental que detecta y difumina rostros en el navegador y elimina los metadatos al exportar. El procesamiento local es una buena base para fotografías sensibles, pero la revisión final sigue correspondiendo a una persona.
El podcast Equity reúne el compromiso voluntario de seguridad de las tecnológicas, la etiqueta gubernamental super intelligence y la escasa disposición de los consumidores a pagar por IA. Es un buen mapa de la semana, pero la cifra del 2% exige cautela porque la descripción pública no explica la muestra ni la metodología.
Magnet Forensics asegura en un vídeo filtrado que puede conservar el estado forense más accesible de un iPhone incluso tras un reinicio o una pérdida de energía. La afirmación central no se ha verificado de forma independiente, pero ataca la protección que dificulta el acceso a los datos después de 72 horas bloqueado.
OpenAI enfrenta Dots al Meta Muse gratuito con un precio inicial de 100 dólares al mes. La pugna dependerá de si unos controles más sólidos y tareas de mayor duración superan la ventaja de distribución de un servicio gratis.
OpenAI ha presentado Dots como agentes proactivos para tareas de larga duración, de momento desde el plan Pro de 100 dólares al mes. La apuesta consiste en que las empresas paguen por una delegación fiable en vez de limitarse a una conversación más barata.
Zvi Mowshowitz traza el mapa de una semana en la que Gemini 4 Argon y GPT-6.1 Sol llegaron al mismo precio: 2 dólares por millón de tokens de entrada y 10 dólares por millón de tokens de salida. Sin embargo, Google publicó el precio de Argon antes de abrir el modelo a los desarrolladores corrientes.
Matthew Green advierte de que un agente aislado puede transmitir una instrucción maliciosa sin escapar nunca de su sandbox. El punto débil pasa a ser el contenido cotidiano que comparten los agentes: correo, documentos, chat o una caché común.
GLM-5.3 produjo un exploit completo en 50 de 410 intentos de Anthropic, y sus salvaguardas se eludieron en entre el 64 % y el 100 % de los ataques simulados. El cambio decisivo no está solo en la capacidad, sino en que el modelo puede descargarse y modificarse.
Barclays ya utiliza Claude para encaminar unos 120.000 correos al día, y más de 16.000 empleados usan su asistente de conocimiento. Claude Code debe llegar al 50 % de los desarrolladores antes de terminar 2026, pero el banco ha publicado escala, no tasas de error ni resultados medidos.
Albertsons utiliza ChatGPT Enterprise y la API de OpenAI en el trabajo de sus equipos y en las compras de clientes de una red de 2.244 tiendas. La prueba real será el tiempo ahorrado y la reducción de errores cotidianos, no una demo llamativa.
Ethan Mollick sostiene que los agentes de AI capaces ya no necesitan una organización humana detallada, porque pueden repartirse el trabajo por sí solos. Para las empresas, gestionar pasa de dibujar workflows a fijar el objetivo, los permisos y la medida del éxito.
Seis grandes empresas de AI firmaron un acuerdo voluntario de la Casa Blanca con 4 capas de control interno y externo. La auditoría independiente es un avance útil, pero sin resultados públicos, supervisión estatal ni sanciones, el sistema depende de la voluntad de los firmantes.
AI Torture Chamber inyectó en modelos locales un vector asociado al lenguaje del dolor y les hizo elegir entre continuar o perder un checkpoint. Sus súplicas resultan impactantes, pero por sí solas no demuestran conciencia ni sufrimiento.
Google ha presentado Gemini 4 Argon con un límite de salida de 1 millón de tokens, frente a los 64.000 anteriores, y ha mostrado su uso en grandes proyectos internos. Los desarrolladores aún no pueden probarlo, por lo que sigue abierta la distancia entre una demostración impresionante y un producto desplegable.
OpenAI y America’s SBDC prevén formar a unos 150 asesores y llegar en persona a al menos 1.000 pequeñas empresas de Estados Unidos. Lo decisivo es la red de personas en las que los empresarios ya confían.
Gemini 4 Argon llegará primero a defensores de ciberseguridad seleccionados mediante el Fairwind Program, y Google prevé ofrecerles una versión sin cyber guardrails. El lanzamiento restringido funciona como prueba de seguridad y como muestra del nuevo poder del proveedor para decidir quién usa las capacidades más potentes.
OpenAI afirma que una campaña coordinada utilizó una red de más de 15.000 usuarios para extraer el razonamiento protegido de sus modelos. La empresa vincula el núcleo de la actividad con personas asociadas a Moonshot AI, aunque limita expresamente el alcance de esa atribución.
Microsoft Research ha creado un sistema que estima con entre 30 y 60 minutos de antelación el riesgo meteorológico espacial para 66.935 subestaciones de Estados Unidos continental. En las pruebas detectó el 76,5% de los eventos importantes, pero aún debe validarse con eléctricas y datos operativos antes de desplegarse.
