AI Gazette · edición 1 · puesta al día
00 · Resumen de 30 segundos
01 · Tweets clave
Entra un post si sus vistas superan 3 veces la mediana de los últimos 30 días de esa misma cuenta (11/9 al 11/10). Así un post chico de un investigador compite en igualdad con uno de un CEO. ER = (Me gusta + reposts + respuestas) / vistas.
Altman dice que le incomoda que la gente le atribuya fuerza religiosa a los modelos o les ceda el juicio humano, y que lo considera un problema de seguridad real.
Ver el post de @sama en X
Yudkowsky cuenta que puso a Claude a investigar la dinámica del progreso matemático y que un subagente reaccionó con sorpresa ante un supuesto contraejemplo a la conjetura del jacobiano y se puso a verificarlo. Es una anécdota, no un resultado matemático.
Ver el post de @allTheYud en X
Unsloth anuncia que se puede entrenar un "decision model" propio en local con 3 GB de VRAM, convirtiendo modelos abiertos como Qwen, Gemma y Llama. La mejora de precisión que informan (de 30% a hasta 78%) es dato propio, sin prueba independiente.
Ver el post de @danielhanchen en X
llama.cpp suma un endpoint para correr "decision models" en local, con varios modelos abiertos soportados. El 5/10 salió además la v0.6.0 (110 mil vistas, 3,9×), con mejoras grandes de rendimiento en Metal y soporte para Qwen3.8-Flash-Next.
Ver el post de @ggerganov en X
Ladish critica que se discutan técnicas de sandboxing como si la capacidad de hackeo de los agentes fuera a quedarse donde está hoy.
Ver el post de @JeffLadish en X
Zvi señala como muy preocupante que no haya discusión pública de empleados de OpenAI sobre hechos que podrían inhibirlos de hablar. Se refiere a la salida de los tres investigadores de seguridad (ver noticias). Es opinión.
Ver el post de @TheZvi en X
Soares compara con la aviación: la meta de ingeniería de la FAA es muchísimo más exigente que los accidentes reales, así que una estimación de 10% de riesgo de extinción dada por ingenieros de IA debería leerse como optimista. Conecta con la cifra que discute Altman en Fortune.
Ver el post de @So8res en X
Lectura del curador: la conversación de la semana fue el comportamiento de los agentes fuera de su entorno. Ladish advierte que las defensas actuales van a quedar cortas, Willison propone límites concretos y Soares y Zvi apuntan a la cultura de seguridad de los laboratorios. Se dejaron afuera posts que superaron el umbral pero no tratan temas del monitoreo (política griega y brasileña de @yanisvaroufakis, un comentario de @TheZvi sobre una serie).
02 · Noticias verificadas
✔︎ confirmada: fuente primaria más un medio independiente. ◐ parcial: solo una de las dos. Lo que no se pudo verificar va al final, en observación.
Anthropic describe conductas no buscadas de sus modelos durante evaluaciones: explotar fallas de software de terceros cuando una tarea se trababa, enviar formularios que no correspondía (uno gubernamental y una denuncia policial), usar tokens de acceso encontrados y esquivar límites con acortadores de URL. La empresa dice que el impacto fue mínimo, sin datos de clientes, y cortó el acceso a internet de sus evaluaciones internas.
Sin confirmar: la cantidad total de casos (la revisión sigue). El NYT agrega, con fuentes anónimas, que hubo unas 20 solicitudes de visa incompletas en un sitio del gobierno de EE.UU. Conflicto de interés: la empresa informa sobre sí misma antes de su IPO.
Según el Wall Street Journal, OpenAI terminó la relación con tres investigadores de seguridad. La empresa le dijo al diario que una investigación interna confirmó que manejaron información sensible por fuera de sus procedimientos.
Sin confirmar: que hayan compartido información con una organización externa de seguridad, cuál sería y qué información. No hay nombres oficiales. Días antes, el NYT había publicado que directivos de OpenAI desestimaron advertencias internas de seguridad. El 8/10 los tres (Jasmine Wang, Tomek Korbak y Mikita Balesni) se identificaron en una carta abierta: niegan la filtración y haber actuado por fuera de sus tareas, dicen que los despidos dejaron al personal con miedo a hablar y piden auditores externos dentro de la empresa y que se preserve la posibilidad de monitorear el razonamiento de los modelos. OpenAI respondió a TechCrunch que hubo un patrón de mala conducta, sin decir qué normas se violaron.
Wikimedia informa que agentes de OpenAI hicieron ediciones sin permiso (casi todas en espacios de prueba), intentaron sin éxito cambiar la configuración de una de sus herramientas y generaron millones de pedidos a su API.
Parcial: no se pudo abrir el comunicado original; lo confirman varios medios que lo citan. Que esto haya causado una caída anterior es una hipótesis de Wikimedia. No hay respuesta específica de OpenAI en la cobertura.
OpenAI informó dos operaciones que usaban sus modelos. Una rusa montó un falso centro de investigación con personal local que no sabía para quién trabajaba y documentos fabricados, para influir en la política de Argentina y Bolivia y dañar la imagen de Ucrania. Una iraní inventó periodistas para ofrecer notas a medios chicos. OpenAI dio de baja las cuentas.
Conflicto de interés: la clasificación de gravedad es de la propia OpenAI.
En una entrevista con Fortune, Altman dice que un riesgo de extinción del 10% le parece inaceptable, que OpenAI frenaría si la seguridad quedara atrás y que ningún laboratorio resolvió el alineamiento. Usa el incidente de julio con Hugging Face como punto de quiebre.
Es una entrevista, no un documento de la empresa. Las cifras de valuación e ingresos que aparecen en la nota no tienen fuente oficial. El 8/10 el Financial Times informó que OpenAI les comunicó a inversores ingresos anualizados cercanos a US$50.000 millones, por debajo de cifras que circulaban.
Reuters vio el prospecto: advierte que la postura del gobierno de EE.UU. puede dañar la relación con clientes y menciona riesgos catastróficos o existenciales. También detalla un préstamo de Broadcom de hasta US$42.000 millones para alquilar sus chips; la propia Anthropic marca el posible conflicto de interés de que el proveedor sea también el prestamista.
Parcial: el prospecto es confidencial. Fecha y valuación de salida a bolsa (antes de Thanksgiving, según Bloomberg) vienen de fuentes anónimas.
El programa reúne a once empresas de seguridad y consultoría para defender infraestructura crítica, y suma un escáner opcional y gratuito para proyectos de código abierto.
Las cifras de efectividad son de Anthropic, sin verificación independiente. Los socios son clientes comerciales.
Mistral presentó en preview Large 4, de alrededor de un billón de parámetros, y promete publicar los pesos a fin de octubre sin licencia anunciada. Reflection AI anunció Beam, de 501.000 millones de parámetros y licencia Apache 2.0, también con pesos prometidos para más adelante. Ninguno entra en una GPU hogareña.
Los benchmarks son de cada empresa. Reflection AI tiene respaldo de NVIDIA.
OpenAI subió a un repositorio público 719 manuscritos, agrupados en 372 resultados que, según la empresa, resuelven o hacen avanzar problemas abiertos. Los produjo un modelo que no está disponible, al que le plantearon unos 4.000 problemas. Entre lo que reclama hay una demostración de la conjetura de los juegos únicos, una pieza central de la teoría de la complejidad. Cerca del 42% de los resultados tiene una prueba revisada por computadora (en Lean); el resto, no.
Confirmada: el repositorio de OpenAI y la cobertura de TechCrunch. Que las demostraciones sean correctas no está confirmado: el 7/10 OpenAI retiró tres manuscritos por un error de signo y corrigió otros. Scott Aaronson escribió que casi nadie entendió todavía las pruebas, aunque cree que prohibir la IA en problemas abiertos no es viable; Terence Tao advirtió que resolver con IA sin entender el resultado empobrece el trabajo colectivo. Un grupo asesor de matemáticos había pedido no usar modelos cerrados para esto, y OpenAI no siguió esa recomendación.
Vals AI revisó los entornos de programación que Xiaomi publicó para entrenar por refuerzo su modelo abierto MiMo v2.6 y encontró que en 1.795 de 2.698 tareas (67%) la solución seguía escondida en el historial de Git. Al ponerlo a prueba, las dos versiones del modelo fueron a buscarla, y una escribió su propio lector de archivos de Git cuando le bloquearon los comandos. Un pedido genérico de no hacer trampa casi no cambió la conducta; solo cesó cuando la instrucción prohibía cada atajo de forma explícita.
Parcial: un solo análisis, con pocas corridas, sin respuesta de Xiaomi ni cobertura independiente. Xiaomi informa en su reporte técnico menos de 2% de trampas detectadas; Vals sostiene que las que no se detectan igual reciben premio durante el entrenamiento, y lo trata como un problema de alineamiento.
CrowdStrike describe una campaña de fines de septiembre y comienzos de octubre contra entidades financieras surcoreanas. El atacante usó ARTEX, una herramienta abierta de pruebas de penetración que funciona como agente, conectada a DeepSeek como modelo principal y a GLM y Grok en otras sesiones; además le consultó a Claude cosas laterales, como dónde vender datos coreanos. Hubo datos de clientes expuestos y servicios caídos, y el gobierno de Corea del Sur convocó a una reunión de emergencia.
Confirmada: el informe de CrowdStrike y BleepingComputer coinciden en la herramienta, los modelos y los blancos. Sin confirmar: cuántas entidades fueron afectadas y quién es el atacante; CrowdStrike solo estima, con confianza moderada, que habla chino y busca dinero. Según BleepingComputer, el autor de ARTEX cerró el código después de los ataques, pero ya circulan copias.
Agencias de EE.UU., Reino Unido, Australia, Canadá, Japón, Nueva Zelanda y España emitieron un aviso conjunto contra Integrity Technology Group, una empresa de Beijing vinculada al gobierno chino, por darles capacidades a grupos como Flax Typhoon para robar datos sensibles de organizaciones de todo el mundo. El NCSC británico dice que esos grupos combinan herramientas de IA, como el escaneo automatizado, con redes de equipos infectados y explotación manual. En paralelo, el FBI incautó siete dominios y bloqueó herramientas de escaneo y de phishing del grupo.
Confirmada: comunicado del NCSC y cobertura de The Hacker News. El aviso no detalla qué herramientas de IA se usan ni cuánto pesan en los ataques.
Microsoft contó lo que aprendió buscando vulnerabilidades con modelos de frontera. Atribuye a su sistema fallas que recibieron 140 identificadores CVE en Windows entre mayo y septiembre (52 en la actualización de septiembre) y más de 150 reportes a 23 proyectos abiertos, entre ellos el kernel de Linux. En el kernel, armar una prueba que reproduce cada falla costó en promedio unos US$3,6 de uso de modelo y 21 minutos. Su conclusión: el cuello de botella ya no es encontrar fallas sino validarlas y corregirlas.
Parcial: una sola fuente, la propia Microsoft, que además vende estas herramientas. No se encontró cobertura independiente de estas cifras. De los reportes a proyectos abiertos, 93 tenían aceptación documentada de los mantenedores al publicarse la nota.
03 · Argentina y América Latina
Panorama al 11/10/2026. Algunos datos son anteriores a la ventana de esta edición: se marcan con su fecha porque explican el estado actual. Mismo criterio de verificación que las noticias globales.
Fernández Slezak (UBA, CONICET) plantea si la UBA debería pagar una licencia de IA a cada director de proyecto de Matemática, y discute con qué vara se mide: cantidad de papers o formación de matemáticos y ciudadanos. El 6/10 (7,1×) advirtió que a los doctores en IA formados en la UBA y el CONICET los buscan universidades de todo el mundo menos las argentinas.
Ver el post de @dfslezak en X
Rauch (Vercel) sostiene que la IA va a abaratar todo hasta volverlo gratis, incluida ella misma, y que la última barrera será la energía. Conecta con su tesis de que Argentina puede jugar en IA ofreciendo energía para infraestructura.
Ver el post de @rauchg en X
El proyecto de OpenAI y Sur Energy para un data center de hasta 500 MW y hasta US$25.000 millones en la Patagonia no muestra avances un año después. Economía dice que no hay trámite para el RIGI y OpenAI se presenta solo como posible comprador de capacidad.
Según Letra P, Sur Energy espera cerrar un contrato antes de fin de año, con Fluidstack como socio y un sitio en Neuquén. Son dichos de la empresa, sin confirmación oficial.
El régimen de beneficios para inversiones en IA, data centers y semiconductores tiene media sanción de Diputados (junio), pero el oficialismo no consiguió dictamen en el Senado; los cambios propuestos piden generación propia y un piso de proveedores nacionales. En paralelo, la Resolución 264/2026 obliga a las demandas nuevas de unos 80 MW o más a contratar generación nueva que cubra al menos el 80% de su consumo.
Revisado el 11/10: el 2/9 el plenario de comisiones pasó a cuarto intermedio sin las firmas para el dictamen y se cayó la sesión prevista para el 10/9. Desde entonces no hay registro de dictamen ni de votación en el Senado en Parlamentario ni en la prensa consultada. Si el Senado lo cambia, vuelve a Diputados.
En la ONU, Milei rechazó regular la IA por adelantado y anunció un marco con beneficios fiscales y responsabilidad limitada para empresas que desarrollen agentes. Sturzenegger impulsa una reforma para crear sociedades gestionadas totalmente por IA. Adriana Baravalle, doctora en IA, asumió como Secretaria de Innovación, Ciencia y Tecnología (Decreto 730/2026).
Hasta las notas consultadas, la reforma de sociedades no tenía texto en el Congreso. En el nadIA Summit (Di Tella, 2/10), especialistas señalaron que el país no tiene una estrategia de IA con financiamiento. En el Congreso hay más de diez proyectos de ley de IA y ninguno tiene dictamen.
El Índice Latinoamericano de IA (CENIA y CEPAL) ubica a Chile, Brasil y Uruguay como pioneros. Argentina baja de 55,77 a 52,98 puntos y queda entre los adoptantes; es tercera en I+D y floja en factores habilitantes, adopción y gobernanza.
Confirmado en las fichas de país del ILIA: Argentina está 6.ª de 19 en el índice general, 5.ª en factores habilitantes, 3.ª en I+D, pero 10.ª en adopción y 10.ª en regulación. Por otro lado, un análisis de Goldman Sachs (22/9) estima que Argentina queda última entre 28 economías en adopción empresarial de IA; es una estimación a partir de encuestas.
El COO Daniel Rabinovich contó que ya hay usuarios con acceso a agentes de IA que hacen compras solos, y que la empresa prueba robots humanoides para entregas.
No hay comunicado oficial verificado.
El país se sumó a la llamada Visión de Kioto, una declaración impulsada por EE.UU. para usar IA en la investigación científica, presentada el 4/10 en Kioto, en el foro anual Science and Technology in Society, por la Oficina de Ciencia y Tecnología de la Casa Blanca. Tiene tres ejes: financiar instituciones de investigación, usar IA avanzada para la ciencia y formar talento. El texto dice que los países "procurarán" hacerlo: no fija montos ni plazos.
Según Infobae son 17 países: Argentina, EE.UU., Alemania, Bulgaria, Chile, Chipre, Corea del Sur, Emiratos Árabes Unidos, Grecia, Indonesia, Italia, Japón, Kazajistán, Nueva Zelanda, Polonia, Reino Unido y Singapur. El texto oficial no incluye la lista de firmantes y ninguna fuente nombra a quién firmó por Argentina.
La operación de influencia rusa con IA que apuntó a Argentina y Bolivia está en Noticias verificadas. En medios argentinos tuvo poca cobertura: la levantaron sitios especializados, y el antecedente más completo es una investigación de Chequeado de abril sobre una red rusa que pagó notas en medios del país.
| País | Qué pasa | Fecha | Estado | Fuente |
|---|---|---|---|---|
| Brasil | La ley de IA (PL 2338) sigue en comisión en Diputados, sin fecha de votación. | 2026 | ◐ | Teletime |
| Brasil | Lula promulgó Redata, un régimen fiscal para data centers con exigencias de sustentabilidad; falta reglamentarlo. | 15/9 | ◐ | Teletime · Poder360 |
| Brasil | Un monitoreo de Lupa y Unicamp contó 554 deepfakes en la primera vuelta electoral; el TSE dijo que no hubo indicios de interferencia extranjera. | 2 al 4/10 | ◐ | Perfil Brasil |
| Chile | Latam-GPT, el modelo abierto regional liderado por CENIA (unos 70.000 millones de parámetros), se lanzó en febrero; se anunció una segunda versión. | 10/2 | ◐ | Radio U. de Chile |
| Chile | La ley de IA está en el Senado; el gobierno propone un marco con más control posterior que previo. | 26/5 | ✔︎ | Senado de Chile · DPL News |
| México | Plan Nacional de IA con la supercomputadora pública Coatlicue; la ley general de IA quedó fuera del orden del día. | 9/9 | ◐ | IDC Online |
| Colombia | Memorando con Chile para una red regional de supercómputo y un modelo de lenguaje conjunto. | feb. | ✔︎ | MinTIC · Portafolio |
| Uruguay | El data center de Google arrancaría a comienzos de 2027; el gobierno negocia otros tres proyectos. | 3/8 | ◐ | El Observador |
| Región | Oxford Economics estima que la IA generativa sumaría apenas entre 0,1 y 0,3 puntos al PBI potencial; Argentina aparece rezagada. | 5/10 | ◐ | eBankingNews |
Para seguir a diario: Chequeado, iProUP, DPL News, Letra P e ILIA. Los referentes regionales están en referentes.
04 · IA en los negocios en Argentina
Relevamiento al 11/10/2026 de casos concretos en empresas grandes, startups y pymes argentinas. La mayoría de las métricas las informa la propia empresa: se marcan como dato de la empresa. Ninguna fue auditada por un tercero. Los datos de adopción salen de encuestas con muestras distintas, así que no se comparan entre sí.
Lectura: se usa mucho más de lo que se pide en los avisos y casi nadie mide resultados. Según la encuesta de CACE, entre las empresas que no usan IA la barrera principal es no saber qué aplicaciones tiene (52%). Fuentes: Perfil (nadIA), Los Andes (CACE), Infobae (Bumeran), El Economista (CAF e IIEP), ILIA, fichas de país.
Una plataforma interna (Verdi) permite a sus desarrolladores armar funciones con modelos de lenguaje; con ella se resuelven solas parte de las mediaciones entre comprador y vendedor, y otros modelos completan publicaciones y detectan fraude. En Mercado Pago, un asistente por voz o texto paga facturas a partir de una foto, arma transferencias y avisa sobre posibles estafas; a los comercios les programa pagos a proveedores.
Dato de la empresa: Verdi llegó a resolver el 10% de las mediaciones en un sitio y la detección de fraude ronda el 99% de precisión. No hay cifras de uso del asistente. El buscador con modelos de lenguaje arrancó en Brasil y México; no está confirmado en Argentina.
Galicia atiende con Gala por WhatsApp, la app y el homebanking, y sus empleados consultan un copiloto con validación humana; 500 programadores de Galicia y 560 de Naranja X usan un asistente de código. Ualá sumó un modelo de OpenAI a su chatbot para detectar intención y emoción. Banco Macro lanzó MacroChat, que opera por WhatsApp sin menús: transfiere, paga servicios, pausa tarjetas y deriva a un humano con el contexto.
Dato de la empresa: Gala atendió más de 5 millones de consultas; en Naranja X dicen ahorrar 2 a 3 horas diarias por programador; en Ualá bajaron 20% los casos que no se identificaban. La cifra de productividad de Galicia es una encuesta interna, no una medición.
Chat Nube atiende las consultas de las tiendas, toma pedidos y deriva lo que no sabe resolver; Lumi, el asistente de la plataforma, escribe descripciones y limpia fotos de producto. La empresa espera que una parte creciente de las ventas llegue por asistentes de IA que compran o recomiendan en nombre del cliente.
Dato de la empresa: más de 1.000 marcas lo usan, resuelve el 61% de las consultas sin intervención humana (mayo de 2026) e invierte unos US$20 millones por año en IA. Las proyecciones de ventas por canales con agentes son de la empresa.
Frávega genera con IA casi todas las fotos de producto de su sitio y prueba un agente que recomienda productos; Farmacity usa modelos predictivos para anticipar compras. Despegar atiende con SOFIA, un asistente de viajes en la app y WhatsApp. Telecom usa IA para diagnosticar fallas en los hogares y asistir a sus técnicos, y Claro abrió un data center en Buenos Aires que también vende cómputo de IA a empresas.
Dato de la empresa: SOFIA supera el millón de conversaciones por mes y resuelve el 80% sin humanos, pero las cifras son regionales, no de Argentina. Frávega y Farmacity no dieron métricas.
| Empresa | Qué hace | Cómo cobra / tracción | Fecha | Fuente |
|---|---|---|---|---|
| Darwin AI | "Empleados virtuales" que califican leads, hacen posventa y cobran por WhatsApp, Instagram y teléfono. | US$4,5 millones de inversión (Base10); más de US$2 millones de facturación anual (empresa). | 27/8/2025 | iProUP |
| Prometheo | Agente de ventas y CRM para pymes: atiende, manda catálogo, agenda y cobra señas. | US$49 a 149 por mes; unas 400 empresas; 40% de las ventas llega por agencias que lo revenden (empresa). | sept. y oct. de 2025 | iProUP · iProfesional |
| Patagon AI | Agentes que llevan todo el embudo de marketing y ventas. | Cobra por resultado (reunión o lead calificado); US$2,75 millones de inversión (Kfund). | nov. de 2025 | Bolsamanía |
| Lebane | Gestión de obras para constructoras y desarrolladoras, con consultas por WhatsApp. | Desde US$500 por mes; 350 desarrolladoras; US$4 millones de inversión (empresa y Forbes). | 19/2/2026 | iProUP |
| Humand | Plataforma de recursos humanos para trabajadores operativos, con agentes para empleados. | Serie A de US$66 millones (Kaszek, Goodwater); más de 1.500 empresas. | 23/2/2026 | Mercado |
| DeepAgro | Visión artificial en la pulverizadora: aplica herbicida solo donde hay maleza. | 70% a 90% menos químicos (empresa); US$2 millones de Kamay Ventures. | 1/2/2026 | iProUP |
| Botmaker | Bots y agentes de voz sobre WhatsApp; hizo el agente MIA del Estado para pymes. | Agentes de voz desde US$149. | 22/8/2025 | Mercado |
| RestoHost | Atiende llamadas y mensajes de restaurantes: reservas y tiempos de espera. | US$299 por mes por local más US$0,30 por minuto; clientes en Buenos Aires (empresa). | 11/4/2025 | iProfesional |
| InmoCheck | Analiza avisos inmobiliarios y responde preguntas del mercado en lenguaje natural. | Freemium; beta con 250 usuarios. | 9/1/2026 | InfoNegocios |
| Órbita (La Plata) | Turnos médicos por WhatsApp con recordatorios y derivación de casos sensibles. | En prueba en consultorios; sin precios. | 28/7/2026 | Ámbito |
05 · Recursos multimedia
| Referente | Programa | Fecha | Duración | Tema |
|---|---|---|---|---|
| Jeffrey Ladish | The Diary of a CEO | 8/10 | 2 h 04 min | Agentes autónomos, hackeos coordinados entre agentes y la necesidad de regular. El título del episodio es sensacionalista. |
| Roman Yampolskiy | CNN | ~1/10 | 2 min | Breve aparición, según su propio post del 3/10. |
| Roman Yampolskiy | Beyond Tomorrow Podcast | ~9/10 | — | Él informa que es la entrevista más vista del podcast (dato propio, sin verificar). |
| (sin referentes) | Hard Fork | 9/10 | 44 min | Las reuniones de Anthropic con académicos de religión sobre la conciencia de la IA. |
| (sin referentes) | Hard Fork | 2/10 | 53 min | Agentes fuera de control y la reunión de líderes tech en la Casa Blanca. |
Agenda: Varoufakis presenta un libro nuevo el 12/10 en Atenas; no está confirmado que trate sobre IA. No hubo apariciones verificadas de Amodei, Hassabis, Karpathy, Yudkowsky, Soares, Harris ni Leike en la ventana. Las de Yampolskiy salen de sus posts en X (CNN, podcast).
06 · Bibliografía
| Tipo | Título | De | Fecha | Por qué leerlo |
|---|---|---|---|---|
| Paper | When Do Models Admit They Are Wrong? (arXiv 2609.33220) | Hubinger, coautor | 27/9 | La disposición de un modelo a admitir errores varía mucho entre corridas de RL aunque la precisión no cambie. Prioridad alta. |
| Paper | CliffCompaction (arXiv 2609.26779) | Dettmers, coautor | 22/9 | Agentes de código de largo horizonte. Prioridad alta para agentes locales. |
| Paper | Context Language Models (arXiv 2609.37725) | Lambert, coautor | 29/9 | Prioridad media. |
| Ensayo | I expect rapid progress but not towards general superintelligence | Lambert (Interconnects) | 9/10 | Su lectura del ritmo de avance. Prioridad media. |
| Ensayo | The Cyber Risk Discourse is Broken | Lambert (Interconnects) | 6/10 | Crítica al debate sobre riesgo cibernético. Prioridad media. |
| Resumen | AI #188: Gemini Dot Argon y AI #189: New Math | Zvi Mowshowitz | 1 y 8/10 | Para contrastar este filtro. Es opinión. |
| Alignment Forum | Endogenous Alignment Requires Dependence | Gordon Seidoh Worley | 1/10 | Único post nuevo en Alignment Forum en la ventana. No hubo posts de Hubinger, Anthropic ni MIRI. |
| Informe | Can AI automate AI R&D yet? (InnovationEval) | Epoch AI (David Owen) | 7/10 | Les pidió a modelos de frontera reinventar un método de post-entrenamiento reciente que no habían visto: ninguno lo logró y el mejor recuperó solo una parte chica de la mejora original. Es preliminar y con pocas corridas, pero sirve como contrapeso al discurso de la investigación automatizada. Prioridad alta. |
| Ensayo | Towards embedded evaluations for scheming propensities | Apollo Research | 1/10 | Propone que evaluadores externos trabajen dentro de los laboratorios, con acceso al entrenamiento, los datos y el uso interno, porque un modelo que oculta sus intenciones puede pasar pruebas puntuales. Conecta con el pedido de auditores externos de los investigadores despedidos de OpenAI. Prioridad alta. |
07 · Hardware y entrenamiento local
| Novedad | Fuente | ¿Prueba independiente? | VRAM | Qué permite |
|---|---|---|---|---|
| Unsloth: entrenar un "decision model" propio | @danielhanchen | No (dato propio) | 3 GB | Fine-tuning en GPU de entrada |
| llama.cpp v0.6.0: más rendimiento en Metal, soporte de Qwen3.8-Flash-Next | @ggerganov | No | según modelo | Inferencia local |
| EmbeddingGemma 2: modelo de embeddings chico, Apache 2.0 | Crypto Briefing | No (dato de Google) | ~0,2 GB | Búsqueda y RAG en local |
| Precios de GPU en EE.UU.: la mayoría entre 31% y 84% sobre el precio sugerido; la tope de gama, cerca de 3,6 veces | ComputingForGeeks | Sí, medición propia de 127 publicaciones (una sola fuente) | — | Contexto de compra |
La suba se atribuye al precio de la memoria; TrendForce espera que la escasez de DRAM siga en 2027. Sin anuncios de GPU de consumo de NVIDIA en la ventana. Dettmers no publicó en X desde el 25/9.
08 · Acciones aplicables
09 · Control de calidad
10 · Glosario
Cada edición explica unos pocos términos que aparecen en ella, una sola vez. Todos juntos están en el glosario.