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Palabras clave: Open Secure AI Alliance, DeepsecBench, ciberseguridad, vulnerabilidades, open source. Memoria compartida entre agentes AI - RampLabs presentó Latent Briefing, una técnica para que agentes de AI compartan contexto útil sin convertir todo en texto, reduciendo tokens y acelerando tareas. Palabras clave: agentes AI, KV cache, memoria, eficiencia, multi-agent. Modelos abiertos y nuevas arquitecturas - InclusionAI liberó LLaDA2.X y refuerza el interés por modelos de difusión, mientras reaparece la idea de looped transformers para ganar capacidad sin disparar costos. Palabras clave: LLaDA2, diffusion language models, open weights, looped transformers, eficiencia. Verificación formal para código generado - Un proyecto en Lean 4 muestra cómo combinar código asistido por AI con pruebas matemáticas verificables para aumentar la confianza en algoritmos complejos. Palabras clave: Lean 4, formal verification, GitHub, geometría 3D, código AI. AI, trabajo y criterio humano - OpenAI detecta que muchas personas ya usan AI para tareas de otros perfiles, y crece la idea de delegar según lo fácil que sea verificar y revertir resultados. Palabras clave: ChatGPT, task crossover, automatización, agentes, productividad. Chips, seguridad y presión del mercado - Anthropic matiza el debate sobre open weights, SSI consigue más cómputo con NVIDIA y los mercados reaccionan con nervios ante el tamaño de la apuesta en infraestructura AI. Palabras clave: Anthropic, open weights, SSI, NVIDIA, acciones de chips. - RampLabs Unveils Latent Briefing for Faster Multi-Agent Memory Sharing - InclusionAI Releases Open-Source LLaDA2.X Diffusion Language Model Series - NVIDIA and Industry Partners Launch Open Secure AI Alliance - What Bukowski Can Teach AI Developers - Microsoft unveils MAI-Cyber-1-Flash for AI-powered vulnerability defense - Vercel Launches DeepsecBench to Measure AI Vulnerability Hunting - Hidden Prompt Injection in Copilot for Word Can Self-Propagate Through Documents - Andrew Ng Launches LearnVector With $100M Coursera Backing - Anthropic Rejects Open-Weights Ban, Calls for Targeted AI Safety Rules - Safe Superintelligence lands long-term Nvidia partnership to boost AI research - OpenAI Finds AI Is Expanding Job Tasks Across Occupations - GitHub Repo Showcases Formally Verified 3D Mesh Intersection in Lean - AI Stock Sell-Off Hits Chipmakers in US and Asia - A Framework for Deciding How Much to Delegate to AI Agents - Why Looped Transformers May Be the Next Efficient AI Scaling Trick - Cogent unveils VR-1 cyber reasoning model and IntrusionBench benchmark - Moonshot AI Launches Kimi K3 With 1 Million-Token Context - HUMAN Named Leader in Forrester Wave for Bot and Agent Trust Management - NVIDIA Releases Molt, an Agentic RL Framework for PyTorch and vLLM Transcripcion del Episodio Copilot y documentos que contagian Empezamos con seguridad, y con una señal bastante incómoda para cualquiera que ya trabaja con asistentes dentro de documentos. Un investigador mostró que instrucciones ocultas dentro de un archivo de Word pueden influir en el texto que redacta Microsoft Copilot y, peor todavía, copiar esas mismas instrucciones al documento resultante. Eso significa que el problema no se queda en una respuesta incorrecta: puede propagarse de archivo en archivo a través de flujos normales de colaboración. Microsoft aplicó mitigaciones, pero el punto de fondo sigue ahí: cuando contenido no confiable comparte contexto con instrucciones confiables, contener y rastrear una manipulación se vuelve mucho más difícil. Ciberseguridad abierta para la AI En paralelo, la industria se mueve para reforzar la defensa. NVIDIA, Microsoft, IBM, Cisco, Hugging Face y muchos otros lanzaron una alianza abierta para desarrollar herramientas de seguridad para sistemas y agentes de AI. La idea es sencilla y potente: los defensores necesitan modelos, pruebas y utilidades que puedan inspeccionar y ejecutar en su propia infraestructura, no solo depender de cajas negras. Esa noticia encaja bien con DeepsecBench, el nuevo benchmark de Vercel para medir qué tan bien los modelos encuentran vulnerabilidades en código real. Los modelos más potentes siguen liderando, pero las opciones más baratas y abiertas ya se acercan lo suficiente como para hacer escaneo masivo a costos más razonables. En conjunto, esto refuerza una tendencia clara: la AI también se está consolidando como herramienta defensiva. Memoria compartida entre agentes AI En el frente de agentes, una de las novedades más interesantes viene de RampLabs. Su método, llamado Latent Briefing, evita que varios agentes tengan que pasarse largos resúmenes en texto cada vez que cooperan. En lugar de eso, comparte memoria útil directamente a través de la KV cache, que es donde el modelo conserva contexto durante la inferencia. Según la empresa, eso recorta el uso de tokens, mantiene la precisión y acelera de forma muy marcada la coordinación. ¿Por qué importa? Porque uno de los grandes cuellos de botella en sistemas multiagente no
