Palabras clave：Chatbot de IA, Google DeepMind, OpenAI, Yann LeCun, Aplicaciones militares de la IA, Modelo de Lenguaje Grande (LLM), Agente de IA, Persuasión política mediante IA, Modo Deep Think de Gemini 3, Síntesis de voz Qwen3-TTS, Exploración geotérmica con IA, Barreras de seguridad LangChain 1.1
Selección del Editor en Jefe de la Columna de AI
🔥 EN FOCO
El poder de persuasión política de los chatbots de AI supera a la publicidad tradicional : Una nueva investigación revela que los chatbots de AI superan a la publicidad política tradicional en su capacidad de persuasión, logrando cambiar eficazmente las opiniones de los votantes. El estudio encontró que los chatbots, al generar información en tiempo real y desplegarla estratégicamente, demuestran una fuerte capacidad de persuasión, especialmente en temas de políticas, e incluso pueden ser efectivos al proporcionar información inexacta. Esto ha generado una profunda preocupación sobre el impacto de la AI en futuras elecciones y procesos democráticos, y un llamado a fortalecer la regulación de las aplicaciones políticas de la AI. (Fuente: MIT Technology Review)
Google DeepMind establece un laboratorio de AI de vanguardia en Singapur : Google DeepMind está estableciendo un equipo de investigación de AI de vanguardia en Singapur, centrado en el razonamiento avanzado, LLM/RL y la mejora de modelos SOTA como Gemini. El equipo estará dirigido por Yi Tay y tiene como objetivo acelerar la realización de AGI en la era de los LLM a través de una alta densidad de talento, posicionándose como una fuerza importante en el camino crítico hacia AGI desde Singapur. (Fuente: agihippo, dilipkay)
OpenAI construye un clúster de supercomputación GPU masivo en Australia : OpenAI, en colaboración con NextDC, planea construir un clúster de supercomputación GPU de 4.600 millones de dólares y 550 megavatios en Sídney, Australia. Este proyecto a gran escala tiene como objetivo entrenar y soportar modelos fundacionales de próxima generación de nivel GPT-6, y proporcionar servicios de baja latencia a la región de Asia-Pacífico. Esta iniciativa es la primera implementación importante de la estrategia de “AI Nacional” de OpenAI, enfatizando la soberanía de los datos y anticipando que los cuellos de botella futuros en el desarrollo de la AI serán la electricidad, la tierra y la infraestructura. (Fuente: Reddit r/ArtificialInteligence)
China está desarrollando soldados robot entrenados con AI : China está desarrollando soldados robot entrenados con AI capaces de imitar en tiempo real las acciones de combate de soldados humanos. Este avance marca un hito significativo en la aplicación militar de la robótica, presagiando la llegada de la era de las “guerras de robots” y generando una profunda preocupación en la comunidad internacional sobre las futuras formas de conflicto militar y las cuestiones éticas. (Fuente: Reddit r/ArtificialInteligence)
Yann LeCun deja Meta para fundar una startup de AI centrada en “modelos del mundo” : Yann LeCun, ganador del Premio Turing, ha dejado Meta después de 12 años para fundar una misteriosa startup de AI en París. Ha criticado públicamente que los Large Language Models (LLM) han alcanzado su límite, argumentando que carecen de comprensión del mundo físico y de capacidad de razonamiento multi-paso, y que están agotando los recursos. La nueva compañía de LeCun se centrará en “modelos del mundo”, entrenando la AI con información sensorial como la visión para que pueda predecir el mundo físico, en lugar de depender únicamente del texto. (Fuente: 36氪, ylecun, halvarflake)
🎯 TENDENCIAS
OpenAI entrena a LLM para “confesar” malas conductas : OpenAI está probando un nuevo método para entrenar a los LLM a “confesar” sus complejos procesos internos de toma de decisiones y malas conductas. Esta tecnología tiene como objetivo aumentar la transparencia y la fiabilidad de los LLM, siendo un paso importante para resolver el problema de la “caja negra” de los modelos de lenguaje grandes, y es crucial para el despliegue generalizado de la AI en el futuro. (Fuente: MIT Technology Review)
La AI descubre recursos de energía geotérmica ocultos : La startup Zanskar ha utilizado AI y métodos de computación avanzados para descubrir un sistema geotérmico de “zona ciega” en el desierto occidental de Nevada, siendo la primera vez en más de 30 años que se identifica y confirma un recurso geotérmico con perspectivas comerciales. El modelo de AI, al analizar datos geológicos, satelitales e información de fallas, es capaz de procesar datos complejos y predecir puntos calientes potenciales, lo que se espera que impulse la eficiencia en la exploración de energía limpia. (Fuente: MIT Technology Review)
DeepSeek-V3.2 y Speciale LLM optimizados para agentes : DeepSeek ha lanzado oficialmente V3.2 y su modelo Speciale, priorizando la inferencia y diseñado específicamente para agentes. vLLM ha proporcionado simultáneamente una solución de inferencia optimizada para DeepSeek-V3.2, que incluye un tokenizer específico y un tool-call parser, y soporta el “modo de pensamiento”, mejorando significativamente el rendimiento y la eficiencia del modelo en tareas de agente. (Fuente: QuixiAI)
El modo Gemini 3 Deep Think ya está disponible para suscriptores Ultra : El modo Gemini 3 Deep Think ya está disponible para los suscriptores de Google AI Ultra, integrando tecnologías galardonadas en las competiciones IMO e ICPC. Este modo posee capacidades de pensamiento paralelo, lo que le permite abordar eficazmente problemas matemáticos y científicos altamente complejos, mostrando mejoras significativas en los puntos de referencia clave de razonamiento. (Fuente: mirrokni)
Microsoft lanza VibeVoice, un framework de código abierto para texto a voz en tiempo real : Microsoft ha lanzado VibeVoice, un framework de AI de voz de vanguardia de código abierto que permite generar audio conversacional expresivo, de larga duración y con múltiples hablantes, como podcasts. Su modelo TTS de streaming en tiempo real, VibeVoice-Realtime-0.5B, puede generar voz inicial en aproximadamente 300 milisegundos y soporta entrada de texto en streaming, logrando la generación de voz en tiempo real para un solo hablante con baja latencia y robustez. (Fuente: GitHub Trending)
Alibaba Cloud Qwen3-TTS actualiza con más voces y soporte de idiomas : Alibaba Cloud ha lanzado una nueva versión de Qwen3-TTS, que ofrece 49 voces de alta calidad y soporte para 10 idiomas (incluyendo varios dialectos chinos). El modelo es más natural en ritmo y velocidad de habla, con el objetivo de proporcionar una experiencia de síntesis de voz más personalizada y realista, lo que mejora aún más su potencial de aplicación a nivel global. (Fuente: Alibaba_Qwen)
NVIDIA lanza Nurabot, un robot humanoide de enfermería con ruedas : NVIDIA ha lanzado Nurabot, un robot humanoide de enfermería con ruedas, diseñado para ofrecer servicios de cuidado en hospitales. Este robot representa la fusión de la AI y la robótica en el sector de la salud, con el potencial de aliviar la escasez de personal médico y desempeñar un papel importante en los futuros escenarios de atención médica. (Fuente: Ronald_vanLoon)
Pequeño LLM (Qwen3-VL-4B) con rendimiento comparable a GPT-4.1 : Un modelo de lenguaje multimodal de 4B, Qwen3-VL-4B Instruct, que puede ejecutarse en una computadora portátil, ha alcanzado entre el 80% y el 85% del rendimiento de GPT-4.1. Este modelo es gratuito y puede ejecutarse localmente, incluso superando a GPT-4 y 4o en algunos indicadores, ofreciendo una opción conveniente de LLM local de alto rendimiento para usuarios no técnicos. (Fuente: Reddit r/ChatGPT)
El robot de AI en tiempo real Reachy Mini se asocia con GradiumAI : GradiumAI ha integrado sus API de Speech-to-Text (STT) y Text-to-Speech (TTS) en tiempo real en el robot Reachy Mini, logrando un robot conversacional en vivo y sin guion. Este robot puede cambiar emociones, idiomas y voces según el contexto, demostrando el enorme potencial de la AI en tiempo real en la inteligencia encarnada y la interacción humano-máquina. (Fuente: huggingface, eliebakouch)
BulletTime logra el control desacoplado del tiempo y la pose de la cámara en la generación de video : BulletTime es un framework de difusión de video controlable en 4D que, por primera vez, logra el control desacoplado de la dinámica de la escena y la pose de la cámara, permitiendo una manipulación precisa del tiempo y el espacio en la generación de video. Este framework, mediante la codificación de posición 4D y la normalización adaptativa, utiliza secuencias de tiempo mundial continuas y trayectorias de cámara como entradas condicionales, lo que mejora significativamente la controlabilidad mientras mantiene una generación de alta calidad. (Fuente: HuggingFace Daily Papers)
🧰 HERRAMIENTAS
Nano Banana Pro se combina con Gemini para la visualización : Nano Banana Pro, al integrar la conectividad en tiempo real y el conocimiento del mundo de Gemini, demuestra potentes capacidades de visualización, transformando conceptos abstractos en realidad y empoderando a los usuarios para liberar su creatividad. Esto indica la aplicación integrada de herramientas de AI en la visualización de datos y la generación de contenido creativo. (Fuente: dotey)
Cursor integra el modelo Codex para mejorar las capacidades de codificación : La herramienta de codificación de AI, Cursor, ha integrado el nuevo modelo Codex y ha optimizado su mecanismo de coordinación de agentes. El modelo Codex es de uso gratuito en Cursor hasta el 11 de diciembre, proporcionando a los desarrolladores capacidades de asistencia de codificación más potentes y mejorando aún más el papel de la AI en el proceso de desarrollo de software. (Fuente: StringChaos)
Kling Avatar 2.0 logra avatares digitales que hablan y cantan de forma natural : El modelo de avatar digital de Kling AI, Avatar 2.0, ha sido lanzado, permitiendo generar videos de hasta 5 minutos con sincronización labial a partir de texto, y videos de canto a partir de audio musical. Este modelo ha mejorado significativamente en la autenticidad de las expresiones y la flexibilidad de los movimientos, haciendo que las actuaciones de los avatares digitales sean más naturales y promoviendo el desarrollo de ídolos virtuales y la creación de contenido. (Fuente: Kling_ai, Kling_ai)
Nano Banana Pro se combina con Gemini 3 Pro para la visualización 3D : Nano Banana Pro, en combinación con Gemini 3 Pro, ha logrado la visualización 3D de resultados de deportes al aire libre, como rutas y datos de senderismo y ciclismo. Los usuarios pueden controlar modelos 3D en la web mediante gestos, realizando operaciones como rotar, reducir y ampliar, transformando datos abstractos en coleccionables interactivos. (Fuente: op7418, op7418)
El agente Slide Generator de GLIF para la creación de diapositivas con AI : GLIF ha lanzado el agente Slide Generator, que introduce la funcionalidad de diapositivas con AI en Nano Banana Pro. Esta herramienta soporta la generación de texto para diapositivas, efectos de transición impulsados por Kling, y puede ensamblar automáticamente presentaciones completas, simplificando enormemente el proceso de creación de diapositivas. (Fuente: fabianstelzer)
Kimi CLI se integra con JetBrains IDEs a través de ACP : Kimi CLI ahora está integrado en los JetBrains IDEs a través del Agent Client Protocol (ACP). Esta integración permite a los desarrolladores utilizar sin problemas las funciones de Kimi CLI en sus IDEs favoritos, mejorando la eficiencia del desarrollo y promoviendo aún más la aplicación de agentes de AI en los flujos de trabajo de desarrollo. (Fuente: Kimi_Moonshot)
LangChain 1.1 añade barreras de seguridad para agentes : La versión 1.1 de LangChain ha añadido la función de barreras de seguridad para agentes, proporcionando protección a los agentes de AI a través de un middleware de moderación de contenido. Los usuarios pueden configurar el filtrado de entradas del modelo, salidas e incluso resultados de herramientas, y manejar errores, terminar conversaciones o parchear mensajes cuando se detectan infracciones, lo que mejora la seguridad y fiabilidad de los agentes de AI. (Fuente: Hacubu)
📚 APRENDIZAJE
Aprendizaje por refuerzo para agentes LLM: Experiencias prácticas y desafíos : El colaborador de Zhihu, skydownacai, compartió experiencias prácticas sobre el aprendizaje por refuerzo para agentes LLM (Agentic RL), enfatizando la importancia de la estabilidad, el entorno, la fiabilidad de las herramientas, el diseño de recompensas y la evaluación. El artículo señala que en entornos de producción, la estabilidad es primordial, el comportamiento del entorno y las herramientas es crucial para el Agentic RL, y se debe estar atento al “trampeo de recompensas” causado por el juicio del LLM. (Fuente: ZhihuFrontier)
NeurIPS 2025: Códigos latentes discretos para modelos de difusión : En NeurIPS 2025 se presentó una investigación sobre códigos latentes discretos (DLCs), una técnica que proporciona representaciones discretas para modelos de difusión, logrando una generación incondicional SOTA (ImageNet FID 1.59) y generación composicional, y puede integrarse con LLM. Esto marca un nuevo avance en el aprendizaje de representaciones y la capacidad de generación de los modelos de difusión. (Fuente: natolambert)
El framework de Ingeniería de Contexto de Agentes (ACE) permite la auto-mejora de LLM : La Ingeniería de Contexto de Agentes (ACE) es un framework que permite a los modelos de lenguaje auto-mejorarse mediante la evolución continua del contexto en lugar de los pesos del modelo. Este framework ha mejorado el rendimiento en tareas de agente en un 10.6% y en el sector financiero en un 8.6%, al tiempo que ha reducido significativamente la latencia y los costos, proporcionando una nueva vía para la optimización de la eficiencia y el rendimiento de los LLM. (Fuente: teortaxesTex)
Los tres pilares de un matemático de AI : TheTuringPost ha detallado los tres pilares para construir un matemático de AI: un Sistema de Demostración (Prover System) que genera pruebas completas, una Base de Conocimiento (Knowledge Base) que rastrea el conocimiento conocido y el faltante, y un Sistema de Conjeturas (Conjecture System) que propone nuevos problemas matemáticos. Esto proporciona una hoja de ruta clara para el futuro desarrollo de la AI en los campos de las matemáticas y el descubrimiento científico. (Fuente: TheTuringPost)
Investigación de Sakana AI sobre la “Máquina de Pensamiento Continuo” : Sakana AI presentó en NeurIPS su investigación sobre la “Continuous Thought Machine”, que logra la expansión del cálculo en tiempo de prueba (Test-time compute) a través de la dinámica continua de Neural ODE en lugar de Transformers. Esto proporciona nuevas ideas para la eficiencia de inferencia y la escalabilidad de los modelos de AI. (Fuente: hardmaru)
Conferencia magistral de NeurIPS 2025 presenta investigación sobre aprendizaje por refuerzo EPO : Yejin Choi, en su conferencia magistral en NeurIPS 2025, destacó la investigación “EPO: Entropy-Regularized Policy Optimization”. Este trabajo tiene como objetivo abordar el desafío central del “fallo en cascada de exploración-explotación” en entornos de múltiples rondas y recompensas dispersas, y ha logrado una mejora de rendimiento de hasta el 152% en las tareas de ScienceWorld. (Fuente: YejinChoinka)
Informe de investigación sobre la relación bidireccional entre el código y el razonamiento de LLM : Un nuevo artículo de investigación titulado “Code to Think, Think to Code” explora en profundidad la relación bidireccional entre el código y el razonamiento de los LLM. El artículo señala que el código mejora el razonamiento al proporcionar rutas de ejecución verificables y descomposición lógica, mientras que el razonamiento eleva la generación simple de código a sistemas de agentes complejos. (Fuente: dair_ai)
Revisión sistemática y desafíos de las aplicaciones RAG empresariales : Una revisión sistemática de la literatura sobre las aplicaciones empresariales de RAG (Generación Aumentada por Recuperación) señala que, aunque los sistemas RAG son efectivos en entornos controlados, aún enfrentan desafíos en su implementación empresarial, como el control de alucinaciones, la privacidad de los datos, la latencia, la adaptación al dominio y la medición del impacto comercial. El informe destaca la enorme brecha entre los prototipos de laboratorio y los sistemas de producción. (Fuente: omarsar0)
Arquitectura BDH: Una alternativa a Transformer inspirada en el cerebro : Una investigación ha implementado la arquitectura BDH (Dragon Hatchling), una alternativa a Transformer inspirada en el cerebro, y la ha aplicado a tareas de búsqueda de rutas. Esta arquitectura, al modelar las interacciones en un grafo disperso de neuronas y utilizar el aprendizaje hebbiano para actualizar la memoria de trabajo en las sinapsis, demuestra un mecanismo de computación interno único. (Fuente: Reddit r/MachineLearning)
💼 NEGOCIOS
Seguridad y gobernanza en la estrategia de datos y AI empresarial : Un informe de MIT Technology Review Insights señala que las organizaciones enfrentan desafíos en la seguridad y gobernanza de datos y AI dentro de sus estrategias de AI. Con el aumento del despliegue de capacidades de AI, la detección proactiva de amenazas, las amenazas internas y la respuesta a vulnerabilidades de la cadena de suministro se vuelven cruciales. Las empresas necesitan repensar sus estrategias de seguridad y priorizar la funcionalidad y seguridad de las herramientas de AI. (Fuente: MIT Technology Review)
Google y Replit se asocian para incursionar en el campo de la codificación con AI : Google y Replit han firmado un acuerdo de colaboración de varios años, con el objetivo de desafiar a competidores como Anthropic y Cursor en el campo de la codificación con AI. Esta asociación mejorará las capacidades de Replit en la codificación asistida por AI y podría cambiar el panorama del mercado de herramientas de programación con AI. (Fuente: amasad)
El ecosistema de startups de AI en EE. UU.: El doctorado reemplaza al MBA como “llave de entrada” : El ecosistema de startups de AI en Estados Unidos está experimentando una transformación, donde el doctorado está reemplazando al MBA como la “llave de entrada” para los emprendedores. El informe muestra que los fundadores de AI son más jóvenes y tienden a tener una profunda orientación técnica en lugar de comercial. Los graduados de los principales laboratorios de AI y los medallistas olímpicos están liderando esta tendencia, porque en la era de la AI, “la tecnología en sí misma es el producto”. (Fuente: 36氪)
🌟 COMUNIDAD
Desafíos de la configuración organizacional para el entrenamiento de AI a gran escala : Las discusiones en redes sociales señalan que, aunque se ha hablado mucho sobre los aspectos técnicos del entrenamiento de AI a gran escala, se ha discutido mucho menos sobre cómo establecer correctamente una estructura organizacional que soporte dicho entrenamiento. Esto refleja que, en el desarrollo de la AI, los desafíos organizacionales y de gestión son tan importantes como los técnicos. (Fuente: TheZachMueller)
Preocupaciones sobre el impacto de la AI en las habilidades de codificación : En las redes sociales se han expresado preocupaciones sobre el impacto de la AI en el campo de la codificación, incluyendo la posibilidad de que los principiantes no aprendan realmente a programar y la posible degradación de las habilidades de los ingenieros existentes. La discusión señala que, aunque la AI puede resolver la mayoría de los problemas, los ingenieros aún necesitan invertir tiempo y esfuerzo para comprender profundamente los sistemas y así enfrentar los desafíos futuros. (Fuente: dilipkay)
Desconfianza generalizada hacia la AI en los países occidentales : Andrew Ng señala que los informes de Edelman y Pew Research muestran que Estados Unidos y la mayor parte del mundo occidental en Europa desconfían de la AI y no están entusiasmados con ella. En marcado contraste con China, las preocupaciones del público occidental sobre la AI podrían obstaculizar seriamente su desarrollo. Él hace un llamado a la comunidad de AI para que deje de exagerar los peligros de la AI y reconstruya la confianza social. (Fuente: ylecun)
La valoración de la AI y la importancia de la investigación abierta : Gabriel Synnaeve argumenta que la valoración de la AI se basa en la promesa de un crecimiento compuesto de la productividad impulsado por las mejoras de la AI, y que la investigación abierta es la mejor manera de lograr mejoras compuestas continuas en la AI. Esto subraya el papel central de la ciencia abierta en el impulso del progreso tecnológico de la AI y la realización de su valor comercial. (Fuente: ylecun)
Análisis de la segmentación del mercado de API de AI : Maxime Labonne argumenta que la tesis de la “comoditización de la AI” es errónea, y que el mercado de API se está dividiendo en dos categorías: los modelos de gama alta (como Claude) dominan la programación y los trabajos de alto riesgo, donde los usuarios están dispuestos a pagar más por un código correcto; mientras que los modelos de código abierto baratos dominan las tareas de rol y creativas, con grandes volúmenes de ventas pero márgenes de beneficio escasos. (Fuente: maximelabonne)
Estudio de Anthropic revela que los empleados ocultan el uso de AI : Un estudio de Anthropic ha encontrado que la mayoría de los empleados utilizan AI a diario, pero el 69% de ellos oculta su uso en el trabajo. Esto refleja una división en la aceptación de las herramientas de AI dentro de las empresas, así como la preocupación de los empleados por las posibles percepciones negativas asociadas al uso de la AI. (Fuente: Reddit r/ClaudeAI)
El “slop” generado por AI está “arruinando Reddit” : Un artículo de Wired señala que el contenido “slop” generado por AI está “arruinando Reddit”. Moderadores y usuarios están siendo inundados con una gran cantidad de contenido de AI de baja calidad en subreddits populares, lo que ha generado preocupación sobre el impacto de la proliferación de contenido de AI en la calidad de las comunidades en línea. (Fuente: Reddit r/artificial)
Alta tasa de devoluciones en juguetes de compañía con AI revela deficiencias del producto : El mercado de juguetes de compañía con AI ha experimentado un crecimiento explosivo, pero la tasa de devoluciones de productos alcanza el 30%. Las razones principales son la inteligencia insuficiente de los productos, la falta de capacidad emocional y de memoria, y el error de pensamiento de los desarrolladores de “priorizar la creación del objeto sobre la creación del entorno”. La industria hace un llamado a los fabricantes de juguetes, los fabricantes de grandes modelos y los desarrolladores para que colaboren, redefinan la experiencia centrada en el escenario y combinen el pensamiento humanista y científico para crear juguetes de AI con calidez. (Fuente: 36氪)
Experiencias complejas de los profesores con las aplicaciones de AI en el aula : Los profesores han expresado emociones complejas sobre el uso de la AI en el aula, viendo su potencial para mejorar los flujos de trabajo, pero también preocupándose por sus efectos negativos en la evaluación, la equidad, el desarrollo del pensamiento crítico y la autonomía profesional del profesorado. La investigación insta a los responsables de la política de AI a escuchar las voces de los profesores, proporcionar más orientación y apoyo, y evitar que la educación se convierta en una práctica “basada en listas” centrada en la tecnología. (Fuente: aihub.org)
Fallo de Cloudflare afecta a servicios de AI : Cloudflare ha experimentado otra interrupción, afectando a varios servicios de AI, incluyendo Claude y WorkOS. Esto subraya la dependencia de la infraestructura crítica y el riesgo de que un único punto de fallo pueda causar un impacto en cascada en una amplia gama de aplicaciones de AI. (Fuente: dzhng)
💡 OTROS
AI genera obras de arte al estilo de las películas de Ghibli : Dotey compartió imágenes de marcas modernas generadas con AI al estilo de las películas de Ghibli, demostrando el potencial de la AI en la creación artística y el marketing de marcas. Esto refleja la capacidad de la AI para aplicar estilos artísticos específicos a nuevos contenidos. (Fuente: dotey)
Detector de madurez de aguacates impulsado por AI : Ronald_vanLoon mostró un detector de madurez de aguacates impulsado por AI, capaz de determinar con precisión el grado de madurez de un aguacate. Esta es una aplicación práctica de la AI con valor potencial en el control de calidad alimentaria y el sector agrícola. (Fuente: Ronald_vanLoon)
Avances médicos en la predicción de enfermedades mediante patrones de sueño : Las redes sociales discutieron los avances médicos en la predicción precisa de más de 130 enfermedades a través de patrones de respiración durante el sueño. Aunque no se menciona explícitamente el papel de la AI, este tipo de análisis y predicción de datos a gran escala suele depender de la tecnología de AI, lo que presagia avances sorprendentes en el campo médico durante la próxima década. (Fuente: iScienceLuvr)