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IA en detección de vulnerabilidades - Semgrep comparó LLMs en un benchmark de IDOR y mostró que el “harness” y el flujo de trabajo pesan tanto como el modelo; aparecen opciones open-weight competitivas en seguridad. Bug de truncamiento en HTTP - Cloudflare encontró un fallo intermitente donde respuestas HTTP llegaban con Content-Length correcto pero cuerpo incompleto; la causa fue una carrera en hyper (Rust) y ya hay parche upstream. NUMA y rendimiento de VMs - Dos VMs idénticas pueden rendir distinto por desalineación CPU/memoria en NUMA; esto afecta latencia y predictibilidad en virtualización y complica operaciones en producción. Nuevo formato ASIF de Apple - Apple añadió ASIF en macOS 26 Tahoe para discos dispersos en Virtualization; la ingeniería inversa habilita forense y herramientas para el nuevo ecosistema de VMs en Mac. Verificación de edad y anonimato - Leyes de verificación de edad pueden crear infraestructura para vincular identidad y discurso online; el debate cruza privacidad, libertad de expresión y cumplimiento automatizable. Chips rad-hard y fabricación estatal - Sandia desarrolló chips resistentes a radiación, incluido un 8085 convertido a CMOS rad-hard; es una historia de soberanía tecnológica, misiones espaciales y decisiones de gestión industrial. Precios históricos de memoria y SSD - Stanford publicó un dataset interactivo de precios por GB de DRAM y NAND, y estimaciones de HBM; sirve para entender economía del hardware y costos de aceleradores de AI. Menús antiguos como datos culturales - Un proyecto con menús históricos muestra cómo ‘papeles’ cotidianos se vuelven datasets; aporta claves sobre clase, inmigración y cultura urbana en EE. UU. (1880–1920). - Sandia’s SA3000: A Radiation-Hardened CMOS Intel 8085 for Space and Nuclear Systems - Test Finds HackerRank’s Open-Source ATS Gives Inconsistent Resume Scores - Semgrep Benchmark Finds Open-Weight GLM-5.2 Beats Claude Code on IDOR Detection - Pollen Article Pulled from Google Search After Allegedly Fraudulent DMCA Takedown - Edera Explains Why NUMA Placement Can Make Identical Xen VMs Perform Very Differently - Reverse Engineering Apple’s ASIF Sparse Disk Image Format for macOS Tahoe - Commentary Claims Age-Verification Laws Enable Real-Name Attribution of Online Speech - Cloudflare Finds and Fixes Hyper HTTP/1 Race That Truncated Large Responses - Stanford Releases Interactive Dataset Tracking DRAM, NAND, and HBM Prices Over Time - Early American Menus Reveal the Rise of Modern U.S. Restaurant Dining Transcripcion del Episodio DMCA falsa borra reportaje Empezamos por ese caso de visibilidad y censura “por accidente” —o por diseño. El autor de The Pragmatic Engineer cuenta que un artículo de investigación sobre el colapso de la startup de eventos Pollen dejó de aparecer en Google tras una reclamación DMCA. Lo llamativo: el propio autor dice ser el titular del copyright y que la denuncia alegaba, sin base, que su texto copiaba un artículo antiguo de un tabloide. En la base pública de avisos, el perfil del denunciante parece inventado, con datos absurdos como un país de origen que es, literalmente, una isla deshabitada. La lectura práctica es clara: si los sistemas de takedown se pueden automatizar y abusar, se convierten en una herramienta barata de “gestión de reputación” para borrar críticas sin discutir el fondo. LLM para filtrar currículums Pasamos a IA y contratación, con un experimento bastante incómodo. Un blogger probó “hiring-agent”, una herramienta open-source para evaluar currículums con un LLM, y obtuvo algo casi imposible de justificar: el mismo CV recibió puntuaciones muy diferentes en ejecuciones repetidas. Hablamos de variaciones que podrían cruzar cualquier umbral típico de “apto/no apto”, rechazando al mismo candidato por puro azar. Lo más revelador es que lo estable fue lo tipo checklist —habilidades, keywords— y lo más volátil fueron apartados subjetivos como proyectos. Incluso cambiando a un modelo distinto, la aleatoriedad bajaba pero no desaparecía, y algunos criterios parecían inflados sin una rúbrica real. ¿Por qué importa? Porque si esto se usa en un embudo de selección, el sistema no solo puede sesgar: también puede arbitrar, y con apariencia de objetividad numérica. IA en detección de vulnerabilidades Siguiendo con IA, pero en seguridad, Semgrep publicó una comparación de varios LLMs en un benchmark de IDOR, una clase común de fallo de autorización. La idea fue aislar “capacidad del modelo” de todo lo que rodea a una herramienta real: mismo dataset, mismo método, mismo prompt base. En ese entorno minimalista, un modelo open-weight reciente, GLM-5.2, quedó por encima de un agente de código muy conocido en esa prueba concreta, y además con un costo por hallazgo bastante bajo. Pero el titular de fondo es otro: cuando Semgrep usa su pipeline completo —esa capa de descubrimiento de endpoints, contexto y guía— los resultados suben mucho más. Traducción para equipos: cambiar de modelo ayuda, sí, pero a menudo el salto grande viene del flujo de trabajo y de cómo encuadras el problema para la IA. Y ojo: Semgrep también advierte que estos resultados dependen del benchmark y del tip
