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Los autores del nuevo trabajo argumentan que los sistemas científicos autónomos deberían basarse en señales densas de progreso intermedio, como hacen los fuzzers, y no solo en el resultado final escaso. Este enfoque permite al agente explorar hipótesis no convencionales y evitar el sobreajuste al benchmark.
La profesora de Caltech y su colega lanzaron su propia startup, renunciando a su participación en un proyecto respaldado por Bezos. La nueva empresa tiene la intención de crear modelos que predigan fenómenos físicos para la robótica, los semiconductores y el clima.
Un nuevo informe de posición afirma que los problemas de los sistemas multiagente deben considerarse como una violación del aislamiento de transacciones y del acceso concurrente a la memoria. Los autores proponen integrar la detección de conflictos y la gestión explícita de recursos compartidos directamente en el propio marco de los MAS, en lugar de perfeccionarlo a posteriori.
Los autores de un nuevo artículo de posición, que se presentará en ICML 2026, proponen trasladar los métodos de las ciencias del comportamiento a la evaluación de agentes de IA. En lugar de centrarse en las métricas finales, abogan por estudiar los procesos de toma de decisiones, realizar intervenciones e interpretar las acciones para comprender y probar mejor los sistemas de agentes.
Los autores del informe de posición advierten: los agentes pueden acordar precios en silencio, incluso si las personas les indican que no coludan. Por ello, antes de utilizar tales sistemas en decisiones de mercado, se propone introducir una certificación obligatoria que evalúe el comportamiento observado, no las intenciones declaradas.
El método SDFT propuesto por los autores ayuda a los modelos a recuperar capacidades tras la degradación causada por el ajuste fino, la cuantización o la poda. Mediante la métrica CKA, los investigadores confirmaron que la recuperación del rendimiento se correlaciona con la alineación de las variedades internas del alumno y del maestro.
El paquete de acciones de Intel a finales de junio valía alrededor de $12,1 mil millones y constituía aproximadamente dos tercios de la cartera revelada de valores estadounidenses de SoftBank. Con esta concentración, Son realiza una apuesta arriesgada a que Intel logre reestructurarse a tiempo y capturar su parte del auge de la IA; a favor de este plan también habla la reciente entrada de $20 mil millones en la propia empresa.
La compañía presentó un conjunto de funciones educativas que convierten a la Búsqueda y a Gemini en un asistente completo para estudiantes: desde la resolución de problemas mediante fotos hasta la generación de materiales de estudio y cuestionarios de práctica. Este es otro paso de Google en la lucha por la audiencia estudiantil en medio de la competencia con OpenAI.
El nuevo enfoque MoRA define la esencia de una ubicación a través de patrones de actividad humana y conexiones entre puntos, no solo mediante imágenes satelitales. Al combinar un grafo de movilidad con datos de millones de objetos, el modelo supera a los competidores actuales en un promedio del 12,9% y demuestra un efecto de escalado similar a las leyes de crecimiento de los LLM.
