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Agentes de código con DevTools - Codex suma soporte de Chrome DevTools Protocol para inspección real de web: consola, red y rendimiento; agentes de programación, debugging, automatización. Git hosting y control del flujo - Cursor entra en infraestructura con Origin para alojar repos y revisiones; competencia con GitHub/GitLab y más integración entre IA y control de versiones. Costes, streaming y facturación - Señales de fricción en agentes: Anthropic pausa cambios de cobro por tokens y aparece la idea de ‘buffer’ durable para reanudar streams sin pagar doble; APIs, resiliencia. Disciplina tras la era vibe coding - Charity Majors defiende que la IA abarata escribir código, pero obliga a reforzar especificaciones, tests y observabilidad; disciplina operativa, validación continua. IA local en Windows con GPU - Microsoft prueba Phi Silica en PCs Windows usando GPUs RTX, ampliando la IA local más allá de NPUs; on-device AI, desarrollo, fragmentación de capacidades. Android 17 y apps para agentes - Android 17 redefine el sistema como plataforma de ‘inteligencia’: AppFunctions para que agentes llamen capacidades de apps y nuevas reglas para pantallas grandes; privacidad y rendimiento. Wearables con IA y chips XR - Qualcomm apuesta por wearables con IA como próxima plataforma y anuncia una nueva familia para realidad mixta; chips, on-device AI, competencia de ecosistemas. Robótica: world models con lenguaje - Qwen-RobotWorld propone un world model de vídeo condicionado por lenguaje para robótica y conducción; dataset masivo, planificación, simulación y evaluación unificada. Voz en tiempo real en ChatGPT - Rumores apuntan a GPT-Bidi-1: voz ‘bidireccional’ que escucha y habla a la vez, con interrupciones naturales; interfaz por voz, asistentes en tiempo real. Percepción pública, confianza y negocios - Un ensayo recuerda que, cuando la automatización crece, la ventaja durable es la confianza; y una encuesta de Pew muestra escepticismo sobre IA, regulación y empresas. IA en finanzas con aprobación humana - Mercury lanza un ‘operador financiero’ por chat con controles de aprobación y auditoría; fintech, automatización, seguridad y trazabilidad. Entrenamiento en GPUs y MLPerf - NVIDIA lidera MLPerf Training con Blackwell y refuerza la carrera por entrenar modelos a escala; compras de data center, eficiencia y resiliencia. - Z.ai Releases Open-Source GLM-5.2 With Stable 1M-Token Context for Long-Horizon Coding - Cursor Announces Origin, a New Git Hosting and Code Storage Service - As AI Automates Transactions, Human Connection Becomes the Real Competitive Moat - Microsoft Experiments with Phi Silica Local AI on Nvidia RTX GPUs for Windows 11 - AI & Tech Sandbox and PMG Launch First Global Advertising-Tech Hackathon - OpenAI Adds Chrome DevTools Protocol Access to Codex Browser Mode - Qualcomm Unveils Snapdragon Reality Elite and START to Power Post-Smartphone AI Wearables - Charity Majors: Cheaper AI Coding Means More Rigor, Not Less - Pew: Americans mostly expect AI to harm society despite rising chatbot use - Weibo’s VibeThinker-3B Sparks New Fight Over AI Benchmark Credibility - Report: OpenAI readies GPT-Bidi-1 to overhaul ChatGPT voice mode - Mercury launches Command, an AI assistant to run banking and finance workflows - Qwen-RobotWorld Proposes a Language-Conditioned Video World Model for Embodied Prediction - Anthropic Pauses Token-Based Billing Change for Claude Agent SDK - NVIDIA Blackwell Leads MLPerf Training 6.0 Across Speed, Scale and Submissions - Durable Buffers to Prevent Re-Billing When LLM Streams Get Interrupted - Android 17 launches with AI AppFunctions, mandatory large-screen resizability, and tighter privacy and performance rules - CADAM launches as open-source browser-based AI text-to-CAD tool Transcripcion del Episodio Modelos open-source de contexto largo Empezamos por modelos y, en concreto, por el eterno problema del “contexto largo”: Z.ai publicó GLM-5.2, su nuevo buque insignia open-source, y asegura que por fin un contexto de un millón de tokens es estable para trayectorias largas de ingeniería. La clave aquí no es el número, sino la idea de fiabilidad cuando un agente encadena horas de implementación, depuración y optimización. Si eso se sostiene en la práctica, cambia la forma de usar LLMs: menos “preguntas sueltas” y más compañeros de trabajo que no se desorientan a mitad del proyecto. Pequeños modelos que razonan fuerte En la misma conversación sobre eficiencia, investigadores vinculados a Sina Weibo liberaron los pesos de VibeThinker-3B, un modelo pequeño que presume resultados muy altos en pruebas de razonamiento matemático. Lo interesante no es solo el marcador: es la tesis de que el razonamiento “verificable”, donde hay respuestas comprobables, puede comprimirse en modelos mucho más modestos si el post-entrenamiento es agresivo y bien diseñado. Si se confirma en tareas reales, abre una vía barata: pequeños motores de razonamiento complementando modelos grandes de conocimiento. Agentes de código con DevTools Ahora, herramientas para agentes: OpenAI añadió soporte del Chrome DevTools Protocol al modo de “usar el navega
