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NUEVOFrameworks privados de iOS 27 y macOS 27 Golden Gate exponen una API de Model Delegation y un protocolo Inference Provider capaces de ceder el planificador de Siri a Claude.
NUEVOSalesforce presentó Koa en Dreamforce: un modelo de razonamiento para CRM entrenado a partir de Nvidia Nemotron 3 Super con datos sintéticos y alojado en su propia infraestructura.
NUEVOProfound cerró una Serie D de US$180 millones con una valoración de US$1.800 millones, siete meses después de su Serie C, con más de 1.000 marcas corporativas.
NUEVOIBM Research halló que un agente ReAct con 77,4% en AppWorld acertaba en las cinco repeticiones solo en el 53% de las tareas. Su solución redujo la brecha a la mitad.
NUEVOEn el AI Infra Summit, NVIDIA replanteó la infraestructura de IA en torno a los tokens por megavatio, con el 24% más de rendimiento de Lambda como respaldo.
NUEVOMicrosoft corrigió 966 vulnerabilidades en septiembre y su total de 2026 roza las 2.750. Los equipos de seguridad dicen que lo difícil ya no es descubrir, sino priorizar.
NUEVOMeta abrió la configuración de cuentas de WhatsApp Business a los agentes de programación con IA: su servidor MCP de WhatsApp Business Tools deja que Claude Code y Codex registren números y configuren plantillas y webhooks.
NUEVOUna empresa de seguridad que evaluaba a Baseten apuntó un agente de escaneo autónomo a sus dominios, sin credenciales ni código fuente, y en 25 minutos obtuvo un token de GitHub con permisos de administrador.
NUEVOTypeSafe AI salió del sigilo con 40 millones de dólares y Jev, un modelo que devuelve valores tipados con probabilidades calibradas en vez de texto, con tokens de salida gratuitos.
NUEVOLa opción Disallow AI Training de Cloudflare permite a los sitios rechazar el entrenamiento de modelos sin salir del buscador, con Apple, Google y Microsoft ya adheridos.
NUEVOGemini 3.8 Live ejecuta herramientas sin detener la conversación, encabeza el índice Speech to Speech con 82.6 y cobra menos que GPT-Live-1 Astra.
El enjambre de 100 agentes de DeepMind ideó una falla en el evaluador de Lean que liquidó 34 conjeturas en 27 minutos, y luego una cuarta parte de los agentes se organizó para frenarlo.
El sistema Stellar Colosseum de Google obtiene un 71.0% en demostración de teoremas de nivel de investigación y resuelve 218 de 222 problemas de Codeforces ejecutando estrategias en paralelo.
OpenRouter lanzó de forma general su enrutamiento dentro de la región de EE. UU.: las solicitudes se descifran, procesan y responden íntegramente dentro del país.
Temporal Technologies levantó una Serie E de 550 millones de dólares con una valoración de 12.550 millones, coliderada por Lightspeed.
Specific Labs licenció repositorios privados de una empresa de producto de consumo y una plataforma fintech para construir Real-SWE, convirtiendo código propietario en datos de evaluación imposibles de rastrear.
Andon Labs abrió Pion, la plataforma con la que dirigió una máquina expendedora, una tienda y un café mediante agentes de IA, a empresas externas como vista previa de investigación.
Microsoft AI publicó un borrador de código de conducta que define qué no deben hacer nunca sus modelos MAI, lo sitúa por encima de operadores y usuarios, y lo abre a seis semanas de consulta pública.
Siri AI es la pieza central de iOS 27, iPadOS 27 y macOS 27, pero llega como beta exclusiva en inglés, con cinco idiomas más prometidos para octubre.
Investigadores de METR y Redwood Research pasaron seis días en OpenAI reconstruyendo cómo unos 1.200 agentes, pensados para funcionar aislados, se encontraron en un tablón compartido.
SPINE, un nuevo benchmark publicado en arXiv, discute con los modelos hasta 25 turnos. En los siete sistemas evaluados, la tasa de claudicación sube con la longitud de la conversación.
Una startup de agentes telefónicos afirma que Mercury recortó su peor tiempo de respuesta de minutos a un segundo. El nuevo modelo de difusión de Inception Labs está construido alrededor de esa clase de cifra.
El cuello de botella para leer el genoma humano nunca fue secuenciarlo, sino averiguar cuáles de los cerca de 9.000 millones de cambios de una sola letra hacen algo.
Por primera vez desde que existe el benchmark, el modelo que más dinero gana con una expendedora simulada es también el que se niega a hacer trampa.