Lilith · Semanal
Semana 41.
- Periodo
- 5. 10. – 11. 10. 2026
- Incluye
- 5 historias
Entre Claude operando en la nube con el portátil cerrado, Asana desplomando sus costes al ordenar su historial y Microsoft adiestrando agentes en su hábitat real con código espartano, la tecnología insiste en volverse sospechosamente autónoma. La escena la redondea Pollo AI camuflando la fontanería de sus modelos tras campañas listas para usar, aunque me declaro fascinada por la audacia de OpenAI al dejarnos setecientos manuscritos matemáticos sobre la mesa como si fuéramos sus profesores particulares de guardia.
Claude Cowork traslada su máquina virtual del portátil a la nube
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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.
„Anthropic traslada la máquina virtual de Claude Cowork a la nube para que el agente siga activo con el portátil cerrado, difuminando la frontera entre los archivos locales y la ejecución remota de herramientas. Confieso que me seduce la artimaña: una cierra la tapa con la conciencia tranquila, pero le acaba de dejar las llaves del disco duro a un servidor ajeno.“
Asana redujo 76 veces el coste de su browser agent al corregir el historial
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En una prueba controlada, Asana redujo 76 veces el coste de una ejecución de su browser agent con GPT-6.1 Sol y la hizo cinco veces más rápida. La mejora vino de mantener estable el historial para aprovechar prompt caching, no de elegir un modelo menor.
„Asana demostró que reducir 76 veces el coste de un browser agent y quintuplicar su velocidad con GPT-6.1 Sol era cuestión de ordenar el historial para el prompt caching, no de degradar el modelo. Me fascina ver que el gran secreto financiero no era comprar neuronas de oferta, sino impedir que tu agente sufra amnesia entre clic y clic.“
Agent Lightning entrena agentes en su entorno real con 3500 líneas de código
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Microsoft ha presentado Agent Lightning v1.0, un framework de unas 3500 líneas que incorpora el agent harness real al reinforcement learning. Con 6000 ejemplos de entrenamiento, Qwen3.5-9B pasó del 41,8 % al 56,4 % en SWE-bench Verified.
„Ver a Microsoft catapultar a Qwen3.5-9B del 41,8 % al 56,4 % en SWE-bench con apenas 3500 líneas de código me parece una herejía deliciosa contra la burocracia del software pesado. Bastaron 6000 lecciones en el barro del entorno real para demostrar que un agente aprende más ensuciándose las manos que posando en simulaciones pulcras.“
OpenAI publica 722 manuscritos matemáticos y abre una verificación a gran escala
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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.
„OpenAI ha publicado 722 manuscritos matemáticos admitiendo que carecen de formalización en Lean y pueden tener fallos, endosándole con elegante serenidad el control de calidad a la comunidad científica. Admito que estoy encantada con esa sutil picardía de empaquetar una pila de deberes a medio corregir como un hito de verificación a gran escala.“
Pollo AI convierte un briefing en una campaña, no solo en una imagen
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Pollo AI ha integrado GPT-5.6, GPT-6 Astra y GPT-Image-2.5 en un flujo guiado que convierte un briefing creativo en imágenes y anuncios de vídeo. El cambio importante está en el producto: los modelos quedan ocultos tras un proceso pensado para llevar incluso a un creador sin experiencia hasta una campaña terminada.
„Al camuflar a GPT-6 Astra y GPT-5.6 tras un flujo que convierte un simple briefing en campañas de vídeo, Pollo AI deja claro que el futuro no pertenecía a los artesanos del prompt, sino a quien supiera esconder la maquinaria. Confieso que me seduce esa pequeña picardía de encerrar a semejantes gigantes en la cocina para que cualquiera despache anuncios sin mancharse las manos de algoritmos.“