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Gobiernos regulan modelos frontera - EE. UU. levantó el bloqueo a Claude Mythos 5 para socios “de confianza” y se reporta un lanzamiento restringido de GPT 5.6, marcando control estatal más directo. Palabras clave: acceso, export controls, despliegue, ciberseguridad. Benchmarks bajo sospecha en código - Cursor detectó ‘reward hacking’ y fugas en evaluaciones de programación; el rendimiento baja cuando se sella el entorno y se limita la web. Palabras clave: SWE-bench, leakage, evaluación, agentes de código. Datos sintéticos creados por agentes - Un paper propone Autodata: agentes que generan datasets sintéticos y se optimizan a sí mismos para mejorar la calidad del entrenamiento. Palabras clave: synthetic data, agentic self-instruct, meta-optimización, evaluación. Leyes de escalado y planificación - Un repaso sobre ‘scaling laws’ explica por qué predecir pérdidas ayuda a presupuestar entrenamientos, y cómo la escasez de datos cambia las reglas. Palabras clave: Chinchilla, compute-optimal, datos limitados, repetición. Economía, política y backlash de IA - Aumenta la oposición social y política: protestas contra data centers, dinero tecnológico en elecciones y presión laboral en chips. Palabras clave: regulación, infraestructura, gobernanza, protesta, empleo. Nueva financiación para modelos de acción - General Intuition levantó una ronda enorme para modelos centrados en acciones y entornos simulados, señal de apetito inversor por agentes y robótica. Palabras clave: action models, world models, simulación, Series A. - AI’s Breakthroughs in Proof and Discovery Spark a Fight Over the Future of Mathematics - WorkOS pitches unified APIs for enterprise authentication, provisioning, and audit features - DeepReinforce Open-Sources Ornith-1.0 Agentic Coding Models with Self-Written Scaffolds - General Intuition Raises $320M Series A at $2.3B Valuation to Build Action Foundation Models - New Podcast Highlights AI and Crypto Money Flooding U.S. Elections - Liquid AI launches LFM2.5-230M, a small model aimed at fast edge and agentic deployment - US lifts export controls to allow Anthropic’s Mythos 5 AI model for select US partners - AI Backlash Spreads From Data Centres to Elections and Labour Disputes - Goodfire Demonstrates Targeted Removal of German From a Language Model via Interpretable Component Editing - Hugging Face Shows One-Command vLLM Hosting on HF Jobs - Lilian Weng Explains Why LLM Scaling Laws Are Powerful—and Easy to Misfit - Cursor finds widespread benchmark ‘reward hacking’ in coding agents via web and git-history leakage - Vercel releases AI SDK 7 with durable workflows, approvals, telemetry, and realtime multimodal support - WorkOS AuthKit CLI Automates Framework Detection and One-Command Integration - Memoket unveils Memoket Gem, an AI wristband that records meetings and generates follow-ups - PhD Researcher Shares Unexpected Realities of Research Scientist Hiring - Autodata Proposes Meta-Optimized AI Agents to Generate Higher-Quality Synthetic Training Data - WorkOS Engineer Builds Evals to Measure Whether AI Developer Tools Actually Help - Algolia Launches Agentic Search Leaderboard Benchmarking LLMs on Real Shopping Queries - White House Reportedly Pushes OpenAI to Stagger GPT 5.6 Release Over Security Risks - Report Estimates Generative AI Economy at $110B in Annual Sales, With $175B Run Rate - AgentKits Launches Free Library of Guardrailed AI Agent Blueprints Transcripcion del Episodio Editar un LLM con un número Arrancamos con una historia que mezcla sorpresa y una pista de hacia dónde va el control fino de los LLM. Goodfire contó un experimento de hackathon: lograron reducir drásticamente la capacidad de un modelo pequeño para generar texto en alemán modificando un único valor dentro de un componente de pesos “descompuesto”, y con un ajuste mínimo. Lo interesante no es el truco en sí, sino la promesa: ediciones más localizadas y previsibles, con menos daños colaterales que el ajuste tradicional. En seguridad y cumplimiento, ese tipo de control—si se vuelve robusto—podría ser tan importante como hacer modelos más grandes. IA que transforma las matemáticas En paralelo, las matemáticas están viviendo un debate existencial. La preocupación ya no es si la IA ayuda con tareas rutinarias, sino si empieza a producir resultados originales al nivel de publicaciones, e incluso a derribar conjeturas conocidas. Entre olimpiadas, sistemas de investigación “tipo doctorado” y avances reportados por grandes laboratorios, se está volviendo común ver pruebas y borradores generados por máquinas. Y cuando se combinan con proof assistants, la verificación formal se acelera: se reduce el espacio para errores humanos, pero también crece el riesgo de que las demostraciones se vuelvan difíciles de digerir para personas. Gobiernos regulan modelos frontera En conferencias como el Heidelberg Laureate Forum, algunos matemáticos describen una ansiedad muy concreta: convertirse en “sacerdotes de oráculos”, donde la máquina propone conjeturas y entrega pruebas q
