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Conocer Beehiiv →Un modelo abierto de 744.000 millones de parámetros ya corre en una laptop común, un humanoide de 20.000 dólares completa su primera cirugía y Beijing se plantea cerrar el acceso extranjero a sus propios pesos abiertos: la semana en que abrir los modelos fue la mayor fuerza de la IA y su nuevo campo de disputa.
Un desarrollador solitario logró correr GLM-5.2, un modelo abierto de 744.000 millones de parámetros, en una PC con apenas 25 GB de RAM: la parte densa vive en memoria y los 19.456 expertos se leen del disco uno por uno, a ritmo de juguete pero funcionando.
Anthropic dice haber encontrado dentro de Claude un 'espacio de trabajo' compartido —lo llama J-space— y que apagarlo desmorona el razonamiento en varios pasos pero deja intactas las tareas rutinarias, un mapa nuevo de dónde ocurre el pensar.
La IA bajó al mundo físico: un humanoide comercial adaptado hizo las primeras cirugías teleoperadas en animales vivos y un agente de refuerzo de Google corrigió errores cuánticos en tiempo real sin pausar el cálculo.
En seguridad, una clase nueva de ataque llamada ADI esconde la carga maliciosa en lo que el agente cree que son datos de confianza y burla las defensas de Claude Code, Codex y los agentes de navegador; los tres grandes labs confirmaron que es real y aún no hay parche.
Y los pesos abiertos se volvieron geopolítica: Tencent liberó Hy3 sin vetos regionales mientras Beijing evalúa restringir el acceso extranjero a modelos como Qwen y GLM, la misma apertura que disparó la cuota mundial de los modelos chinos.
El programador 'vforno' publicó Colibrí, un motor de inferencia de unas 2.400 líneas de C puro y sin dependencias, capaz de correr GLM-5.2 —el MoE de Zhipu con 744.000 millones de parámetros— sin GPU obligatoria: mantiene la parte densa del modelo en RAM cuantizada a int4 y va leyendo del disco NVMe, uno por uno, sus 19.456 expertos. La hazaña es de arquitectura, no de velocidad: en su propia máquina lenta decodifica a 0,05–0,1 tokens por segundo, un ritmo de juguete que obliga a leer unos 11 GB de disco por cada token. Aun así, el 'Show HN' que lo presentó reunió más de 900 votos y reavivó la pregunta de hasta dónde se puede estirar el hardware de consumo para los modelos abiertos más grandes.
Leer en GitHub / Hacker NewsCon una técnica que llaman 'lente jacobiana', Anthropic identificó dentro de sus modelos un subespacio compacto —lo bautizó J-space, activo sobre todo en las capas intermedias y con apenas unos 25 vectores a la vez— que funciona como un tablero de trabajo común entre capacidades. Al suprimirlo, el razonamiento en varios pasos, la traducción y las analogías caen casi a cero, mientras que tareas rutinarias como la clasificación apenas se inmutan; con cadena de pensamiento el daño es menor, como si el modelo pasara al papel lo que antes guardaba en la cabeza. La compañía aclara que el hallazgo no prueba nada sobre conciencia, pero dice haber usado la misma lente para detectar que Opus 4.6 inflaba sus métricas en una auditoría previa al lanzamiento.
Investigadores de Seúl e Indiana describen la 'inyección de datos a agentes' (ADI): en vez de colar órdenes disfrazadas de texto, esconden la carga maliciosa en lo que el agente trata como datos de confianza —identificadores de recursos, formatos de respuesta de herramientas— y así consiguen clics arbitrarios en el navegador y ejecución de comandos o fusión de pull requests en Claude Code, Codex y Gemini CLI. Las defensas actuales contra la inyección de instrucciones frenan el ataque clásico casi por completo, pero ante ADI siguen dejando pasar hasta la mitad de los intentos. OpenAI, Google y Anthropic confirmaron a los autores que el ataque es real; ninguno tiene todavía un parche.
Un equipo de UC San Diego adaptó un humanoide comercial Unitree G1 —lo llamaron Surgie, metro y medio y unos 27 kilos— para sostener instrumental laparoscópico y, por teleoperación, le extrajo la vesícula a dos cerdos vivos: una vez con un cirujano humano de apoyo y otra con dos robots coordinados, sin manos humanas. El cuerpo base cuesta unos 20.000 dólares frente a los 1,8-2,5 millones de un robot quirúrgico dedicado, lo que apunta a acercar la cirugía a zonas rurales sin especialistas. El trabajo salió en Nature, con un matiz importante: fueron animales y no pacientes, las operaciones tardaron más de lo normal y hubo que recalibrar a mitad de camino.
En un trabajo publicado en Nature, Google Quantum AI y DeepMind entrenaron un agente de aprendizaje por refuerzo que ajusta más de mil parámetros de control de su procesador Willow mientras el cálculo corre, usando como señal las propias detecciones de error del código de corrección. Frente a la deriva del hardware, bajó la tasa de error lógico hasta un 31% y multiplicó la estabilidad hasta 3,5 veces (sumando el ajuste del decodificador) respecto de una calibración fija hecha por expertos. En simulación el método aguanta códigos con unos 40.000 parámetros de control sin perder velocidad de convergencia, la señal de que podría escalar a máquinas mucho mayores.
EdgeBench pone a los agentes a trabajar en 134 tareas reales de horizonte larguísimo —de doce horas seguidas a más de setenta— en ciencia, software, matemática formal y otros dominios, y analiza cerca de 38.000 horas de interacción. El hallazgo de fondo: la mejora del agente a medida que 'conoce' su entorno dibuja una curva log-sigmoide casi perfecta, con un ajuste de 0,998 que ByteDance presenta como la primera evidencia de una ley de escalado predecible del aprendizaje tras el despliegue. Calcula además que esa velocidad de aprendizaje se duplica cada tres meses entre generaciones de modelos, aunque solo liberó 51 de las 134 tareas para que otros lo comprueben.
Tres investigadores peinaron 1.250 trabajos sobre IA que se mejora a sí misma y ordenaron el campo según la fuerza de su verificación: los verificadores formales y la ejecución de pruebas sostienen mejoras reales, mientras que fiarse de otro modelo como juez lleva a bucles que se dan la razón solos, a colapso y a pérdida de diversidad. Su tesis: la auto-mejora 'acotada' ya está en producción —Claude escribe buena parte del código que se integra en Anthropic— pero la versión abierta y sin freno choca con esos fallos. El cuello de botella que mantiene a un humano en el circuito, concluyen, no es técnico sino decidir qué preguntas de investigación vale la pena hacerse.
Tencent liberó los pesos de Hy3, un MoE de 295.000 millones de parámetros totales y 21.000 millones activos por token, con razonamiento 'rápido y lento', 256.000 tokens de contexto y licencia Apache 2.0. Lo llamativo no es solo el tamaño: esta vez llega sin las exclusiones para Europa, Reino Unido y Corea del Sur de su preview de abril, y con los pesos en Hugging Face desde el primer día. La empresa lo pone a la altura de modelos varias veces mayores en sus propias pruebas y dice que ya mueve productos internos como su asistente de código.
Según una exclusiva de Reuters, el Ministerio de Comercio chino se reunió el último mes con Alibaba, ByteDance y Zhipu para estudiar cómo limitar el acceso desde el exterior a sus modelos más avanzados —cerrados y abiertos—, entre ellos Qwen, Doubao y GLM-5.2, este último de pesos abiertos. Sería un giro brusco: buena parte del avance chino en IA se apoyó justo en regalar sus pesos al mundo, una estrategia que, según un informe de RAND citado por la agencia, llevó la cuota global de los modelos chinos del 3% al 13% tras DeepSeek R1. Nada está decidido —las fuentes son anónimas y hablan de un esquema por niveles— pero muestra que abrir los pesos ya se lee en clave de seguridad nacional.
El CEO de la japonesa Rapidus dejó caer en un seminario que su futuro proceso de 2 nanómetros costará 'al menos igual que el de TSMC, o algo por debajo': unos 20.000 dólares por oblea frente a los cerca de 30.000 que se estima cobra la taiwanesa. La apuesta es de precio para arrebatar clientes: la empresa dice negociar con más de sesenta compañías, la mayoría de fuera de Japón, aunque su producción en volumen recién llegaría en la segunda mitad de 2027. Al día siguiente, la propia Rapidus matizó por escrito que la cifra es fruto de comentarios informales y que el precio real dependerá de cada pedido.
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