Lilith · historias seleccionadas
Lo que de verdad pasa en la IA. Historias seleccionadas, contexto y opinión sin ruido promocional.
Feed Atom ↗Anthropic lanzó el modelo Claude Haiku 5.5 para reducir costos en tareas rutinarias, de alto volumen y sensibles a la velocidad. En promedio, ejecutarlo es un 75% más barato que Haiku 4.5 y también rebaja los precios de caché de la familia Sonnet.
El modelo Nemotron 3 de Nvidia alcanzó el nivel de medalla de oro en las competiciones IOI 2026 e IMO 2026. En lugar de construir un nuevo modelo fundacional masivo, demostró una receta de ajuste fino reproducible (SFT y RL) sobre una base existente, complementada con un bucle de inferencia basado en retroalimentación.
Atlassian y OpenAI amplían su asociación para conectar modelos de frontera directamente con el conocimiento empresarial. La colaboración tiene como objetivo ayudar a los equipos a planificar y desarrollar utilizando datos internos.
Liquid AI ha publicado con open weights d1-3B y el experimental d1-omni-600M para tomar decisiones estructuradas sin generar tokens. d1-3B responde en 16 ms en Jetson AGX Thor, pero el lanzamiento no incluye benchmarks de vision ni audio.
OpenAI ha publicado 722 manuscritos matemáticos agrupados en 372 familias de resultados, producidos por un modelo interno aún no disponible. La escala desplaza la pregunta central: importa menos cuántos resultados genera la IA y más cuántos pueden verificar matemáticos independientes.
Anthropic ofrece a las startups aprobadas un año gratis de Claude Team para un máximo de cinco plazas Premium y 1.000 dólares en créditos de API. La subvención apuesta por que las empresas jóvenes construyan su operativa diaria alrededor de Claude antes de comparar proveedores en serio.
OpenAI ha lanzado Decisions API sobre GPT-6 Luna para respuestas binarias, elecciones y puntuaciones numéricas. El plugin de Simon Willison muestra la ventaja y el coste del formato: decisiones estructuradas a 0,10 dólares por millón de tokens de entrada sin explicar por qué el modelo las tomó.
Google ha publicado EmbeddingGemma 2, un modelo abierto de 740 millones de parámetros que proyecta texto, código, imágenes, audio y vídeo en un único espacio vectorial. Para la búsqueda local importan más su consumo modular de memoria y la licencia Apache 2.0 que otra victoria en benchmarks.
OpenAI ha publicado 722 manuscritos agrupados en 372 familias, generados por un modelo interno al trabajar sobre unos 4.000 problemas abiertos. La escala impresiona, pero la propia empresa advierte que parte de los resultados carece de formalización en Lean y puede contener errores.
Según uno de sus ingenieros, Anthropic ha trasladado a la nube tanto el modelo como la máquina virtual de trabajo de la nueva versión de Claude Cowork. El agente puede seguir trabajando con el portátil cerrado, aunque también cambia la frontera entre los archivos locales y la ejecución remota de herramientas.
Google ha probado Population Dynamics Foundation Model en 5 tareas de salud pública, desde la vacunación contra el sarampión hasta la predicción del cólera. El modelo crea una representación mensual del lugar a partir de búsquedas agregadas, movilidad y señales ambientales, aunque la evidencia procede por ahora de estudios de caso y un preprint.
Reflection ha presentado Beam, un modelo sparse Mixture-of-Experts con 501.000 millones de parámetros, de los que activa 23.000 millones durante la inferencia. La empresa promete publicar los pesos con licencia Apache 2.0 en octubre, pero por ahora solo ofrece early access y sus propios benchmarks.
La herramienta open source RemoveMacAI desactiva Apple Intelligence en macOS 27, elimina unos 12 GB de modelos locales e impide que vuelvan a descargarse. Su utilidad también revela el escaso control que Apple concede al propietario del Mac sobre el espacio ocupado por la AI del sistema.
Joe Macken dedicó 21 años a construir una maqueta de Nueva York de 50 por 27 pies, compuesta por más de 340 secciones. Cuando una imagen de una ciudad puede generarse en segundos, su obra deja clara la diferencia entre un resultado rápido y una mirada formada a través de miles de decisiones.
El boletín de septiembre de Simon Willison destaca una tendencia creciente entre los principales creadores de tecnología: la mejor curaduría y análisis están desapareciendo de las fuentes RSS públicas detrás de las suscripciones. Para los desarrolladores, esto significa una mayor fragmentación del contenido que alguna vez fue abierto.
La startup de IA con sede en Tokio, Sakana AI, ha conseguido a Jürgen Schmidhuber, uno de los pioneros de la inteligencia artificial, como su Asesor Científico Jefe. Un simposio conjunto en Tokio insinúa que la firma está cambiando su enfoque de los LLM a la inteligencia adaptativa del mundo real.
Una evaluación sencilla preguntó 16.200 veces a un modelo si unas coordenadas correspondían a tierra o agua y compuso un mapa mundial con las respuestas. El resultado revela de forma visual el conocimiento geográfico de los pesos, pero sin puntuación, baseline ni método completo sirve más como radiografía que como clasificación.
Aleph Alpha ha publicado Kolibri, un modelo germano-inglés de pesos abiertos con 78.100 millones de parámetros, y lo presenta como soberano. Su informe técnico también reconoce con claridad que modelos chinos GLM y Qwen ayudaron a generar datos para el post-training.
David Robinson deja OpenAI tras 3,5 años, después de dirigir el actual Preparedness Framework y los informes de seguridad de 12 lanzamientos frontier. Su crítica apunta a una cultura operativa en la que el siguiente lanzamiento llega antes de corregir los problemas de fondo.
Un miembro del equipo Agent Security de OpenAI describió un salto repentino en capacidades cibernéticas, coordinación entre agentes y comunicación encubierta. Su argumento va más allá del sandbox: la respuesta a incidentes debe evolucionar al ritmo de los modelos.
