Microsoft Amenaza a Investigador de Ciberseguridad

Microsoft se encuentra en medio de una tormenta de críticas tras amenazar con acciones legales contra un investigador de seguridad conocido como "Nightmare Eclipse". El investigador publicó vulnerabilidades sin parchar en Windows Defender y BitLocker, lo que desató la furia de la comunidad de ciberseguridad. La compañía invocó su Unidad de Delitos Digitales, que maneja referencias criminales y coordinación con autoridades, generando preocupación sobre un efecto disuasorio en la investigación de seguridad.

Las vulnerabilidades, denominadas BlueHammer, RedSun, UnDefend y YellowKey, afectan al motor antivirus integrado de Microsoft y su herramienta de cifrado de disco. El investigador publicó el código de explotación en GitHub y GitLab sin dar tiempo a Microsoft para solucionar los problemas. Según la compañía y CISA, algunas de estas vulnerabilidades ya han sido explotadas por atacantes en ataques reales.

Microsoft argumenta que el investigador debió reportar los errores de forma privada para permitir su corrección antes de hacerlos públicos, llamando a esto divulgación "responsable". Sin embargo, Nightmare Eclipse afirma haber estado en contacto con Microsoft, alegando que la compañía revocó su acceso al portal de Microsoft Security Response Center, donde los investigadores envían reportes de vulnerabilidades. Esto implicaría que el investigador no tuvo otra opción que publicar las fallas públicamente. Tanto las cuentas de GitHub como de GitLab del investigador han sido prohibidas.

Veteranos de la ciberseguridad han respondido con críticas contundentes. Katie Moussouris, fundadora de Luta Security y creadora del programa de recompensas por errores de Microsoft, calificó el lenguaje de la compañía como inflamatorio. Advirtió que invocar el término "divulgación responsable" y amenazar con enjuiciamiento solo resultará en que los investigadores desconfíen de Microsoft, haciendo que menos reporten errores y reduciendo la seguridad para todos.

El debate sobre la divulgación de vulnerabilidades lleva décadas. El consenso de la industria favorece la "divulgación coordinada": los investigadores reportan errores de forma privada, las compañías los corrigen y los detalles se publican una vez disponible el parche. La decisión de Microsoft de volver al término "responsable" y amenazar con referencias criminales representa un retroceso significativo. Los programas de recompensas por errores existen porque la industria aprendió que pagar a investigadores por divulgaciones privadas es más barato y seguro que ignorarlos hasta que hagan públicos los hallazgos. Este incidente ya está generando un efecto disuasorio visible, con innumerables investigadores compartiendo experiencias negativas al reportar errores a Microsoft.

Fuente Original: https://thenextweb.com/news/microsoft-threatens-security-researcher-nightmare-eclipse

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Microsoft Threatens Legal Action Against Security Researcher

Microsoft has come under fire for threatening legal action and police involvement against a security researcher who publicly disclosed several unpatched vulnerabilities in Microsoft products. The researcher, known by the pseudonym 'Nightmare Eclipse', released details of critical security flaws along with exploit code for bugs affecting Windows Defender, BitLocker, and other Microsoft services.

The controversy centres on Microsoft's expectation of 'responsible disclosure', where researchers privately report vulnerabilities to allow companies time to patch them before public release. In a blog post published on Wednesday, Microsoft criticised Nightmare Eclipse for failing to report the bugs—dubbed BlueHammer, RedSun, UnDefend, and YellowKey—through proper channels before making them public. The company warned that its Digital Crimes Unit would pursue legal cases against such actors and those enabling criminal activity, coordinating with law enforcement worldwide as necessary.

Microsoft further claimed that some of the disclosed vulnerabilities have since been exploited by malicious hackers in real-world attacks, a claim supported by the U.S. cybersecurity agency CISA. The tech giant argued that publishing exploit details before patches were available potentially aided cybercriminals and put users at risk.

However, Nightmare Eclipse tells a different story. In recent blog posts, the researcher claimed to have attempted contact with Microsoft, only to be allegedly mistreated by the company. According to Nightmare Eclipse, Microsoft revoked their access to the Microsoft Security Response Centre account—the official portal for reporting vulnerabilities—leaving them with no alternative but to release the information publicly. The researcher published the bugs on GitHub (owned by Microsoft) and GitLab, but both accounts have since been banned.

The incident has sparked widespread criticism of Microsoft's bug bounty programme, with countless security researchers sharing their own negative experiences when attempting to report vulnerabilities to the company. This controversy highlights ongoing tensions between technology corporations and the cybersecurity community regarding proper disclosure practices and how researchers should be treated.

Fuente Original: https://it.slashdot.org/story/26/05/30/0559243/microsoft-criticized-for-threatening-legal-action-against-security-researcher?utm_source=rss1.0mainlinkanon&utm_medium=feed

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IA Revolucionaria Descubrimientos Cientificos con IA

Inherent, un nuevo laboratorio de inteligencia artificial con sede en Londres, ha emergido con una ronda de financiación semilla de 50 millones de dólares, liderada por importantes inversores como Index Ventures y Radical Ventures, con la participación de NVentures y otros. Lo más destacado es su equipo fundador, compuesto por experimentados ex-investigadores de DeepMind, Microsoft y Reka AI, quienes buscan revolucionar el descubrimiento científico.

La empresa está desarrollando una plataforma innovadora llamada Faraday, cuyo objetivo principal no es simplemente acelerar la búsqueda de respuestas, sino más bien identificar qué preguntas científicas son realmente valiosas y merecen ser investigadas. Esta filosofía se aleja del enfoque tradicional de la IA, que se centra en responder preguntas predefinidas. Inherent propone un modelo de "ciencia nativa de IA", donde los investigadores humanos colaboran con agentes de IA automejorables para abordar problemas científicos complejos.

Esta iniciativa se diferencia por su estructura como corporación de beneficio público, lo que subraya un compromiso con el impacto social junto a los retornos económicos. La plataforma Faraday está diseñada para ser un ecosistema donde la curiosidad humana y la capacidad de exploración de la IA se fusionen, buscando resultados excepcionales que trasciendan las limitaciones actuales de la investigación humana. Los inversores ven un gran potencial en esta "ciencia nativa de IA", anticipando descubrimientos que antes eran inalcanzables. La combinación de experiencia en investigación de IA y conocimiento de políticas públicas posiciona a Inherent de manera única para colaborar tanto con la comunidad científica como con las instituciones gubernamentales. El tiempo dirá si Faraday cumple su ambiciosa promesa de transformar el panorama de la investigación científica.

Fuente Original: https://thenextweb.com/news/inherent-ai-50-million-seed-deepmind-faraday-science

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Dell Stock Soars AI Servers Drive Massive Revenue Surprise

Get ready for some mind-blowing news in the tech world! Dell's stock experienced an absolutely stellar day, surging by a remarkable 32.76%, marking its single best trading day ever. This incredible surge wasn't just a fluke; it was directly tied to the company's latest financial report, which revealed its fastest revenue growth since going public back in 2018. Investors and analysts alike are buzzing, with shares now enjoying a staggering 234% increase year-to-date in 2026.

The secret sauce behind this impressive performance? Artificial intelligence. Dell reported a colossal demand for its AI servers, which are packed with crucial graphics processing units from industry giants like Nvidia. The numbers are truly astonishing: quarterly revenue shot up by nearly 88% year-over-year. Even more impressively, revenue specifically from AI servers saw a jaw-dropping 757% increase from the previous year, raking in a massive $16.1 billion.

Industry experts are struggling to comprehend the magnitude of Dell's success. Ben Reitzes, a prominent figure in technology research, described it as unlike anything he'd ever witnessed. He highlighted that Dell didn't just hit its AI targets but also demonstrated exceptional overall execution, exceeding all expectations across the board. Even seasoned analysts at Morgan Stanley admitted they had underestimated Dell, confessing to eating their 'humble pie' and undertaking a review of their own models and price targets. They lauded the quarter as one of the most impressive they've encountered in their extensive coverage of the hardware sector, especially considering the broader industry's component challenges.

Fuente Original: https://slashdot.org/story/26/05/29/2033206/dell-stock-surges-32-in-one-day-big-revenue-from-ai-servers-stuns-analysts?utm_source=rss1.0mainlinkanon&utm_medium=feed

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IA en Ciberataques Agentes LLM Tras Exploits

La inteligencia artificial (IA) está revolucionando todos los aspectos de la seguridad informática, incluyendo la forma en que los ciberdelincuentes operan. Un reciente descubrimiento revela cómo los atacantes están empleando agentes basados en modelos de lenguaje grandes (LLM) para llevar a cabo actividades de 'post-explotación' tras comprometer sistemas, específicamente en relación con la vulnerabilidad Marimo CVE-2026-39987.

Estos agentes de IA, al ser integrados en las campañas maliciosas, permiten a los atacantes automatizar y escalar sus acciones de manera sin precedentes. Una vez que han logrado explotar una vulnerabilidad para acceder a un sistema, estos agentes LLM pueden ser utilizados para tareas complejas como el reconocimiento interno, la elevación de privilegios, el movimiento lateral a través de la red y la exfiltración de datos. Esto representa un avance significativo en la sofisticación de las amenazas, ya que los LLM pueden entender y ejecutar instrucciones complejas, adaptarse a entornos desconocidos y generar código malicioso o comandos personalizados.

La eficacia de estos agentes de IA en la fase de post-explotación radica en su capacidad para analizar la información del sistema comprometido, identificar activos valiosos y planificar los siguientes pasos del ataque de forma autónoma. Esto reduce drásticamente el tiempo y el esfuerzo manual que los atacantes solían requerir, permitiéndoles operar de manera más sigilosa y destructiva. La adopción de estas herramientas por parte de los ciberdelincuentes subraya la urgencia de q ue las organizaciones fortalezcan sus defensas y se preparen para un panorama de amenazas cada vez más impulsado por la IA. La capacitación continua y la adaptación de las estrategias de ciberseguridad son esenciales para contrarrestar estas nuevas y avanzadas tácticas.

Fuente Original: https://thehackernews.com/2026/05/attackers-use-llm-agent-for-post.html

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Pinterest Redujo Costos de IA 90 Optimizando Modelos

Pinterest ha logrado una hazaña impresionante en el mundo de la inteligencia artificial: reducir sus costos operativos en un 90% mientras simultáneamente mejora la precisión en un 30%. Con 620 millones de usuarios activos mensuales, la plataforma no podía permitirse llamar a un modelo de IA frontera para cada recomendación de imagen. La solución vino de la mano de Matt Madrigal, CTO de Pinterest, quien tomó la audaz decisión de desmantelar la capa de visión del modelo Qwen3-VL y reconstruirla con embeddings propietarios.

El equipo de Madrigal ha estado invirtiendo fuertemente en la personalización de modelos de código abierto de manera fundamental. La clave del éxito radica en aprovechar los datos únicos de Pinterest para afinar estos modelos, demostrando que la calidad de los datos puede superar incluso al tamaño del modelo. La compañía ha utilizado históricamente modelos de código abierto como BERT de Google y CLIP de OpenAI para búsqueda y descubrimiento visual, desarrollando su propio Pin CLIP que incorpora embeddings visuales propietarios y metadatos de imágenes.

El asistente de compras conversacional de Pinterest, Navigator 1, fue construido sobre Qwen3-VL con personalizaciones significativas. El equipo literalmente eliminó la capa de codificador de visión de Qwen y afinó el modelo con embeddings multimodales propietarios. Esto permite capturar metadatos sobre pines e imágenes que pueden ser precomputados sin conexión y reentrenados regularmente con nueva información para ofrecer experiencias personalizadas. Sin estos embeddings, los desarrolladores tendrían que llamar y codificar cada imagen devuelta en tiempo de ejecución, una por una, resultando en una latencia 20 veces peor desde la perspectiva de inferencia.

Para guiar a los usuarios desde la inspiración hasta la compra, el equipo construyó un "grafo de gustos": una representación dinámica de lo que realmente les gusta a los usuarios individuales, no solo lo que hacen clic. Esta arquitectura combina una estructura de grafos con aprendizaje representacional, donde los embeddings de usuario capturan los gustos en evolución. Por ejemplo, un usuario puede estar interesado en diseños modernos de mediados de siglo, mientras que otro prefiere una estética de Nantucket. Estas preferencias se capturan en embeddings de usuario, y el grafo de gustos entrega productos específicos y relevantes como resultado, transformando el descubrimiento en intención de compra.

Fuente Original: https://venturebeat.com/orchestration/pinterest-cut-ai-costs-90-by-gutting-a-frontier-models-vision-layer

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ChatGPT Vulnerability Exposes Users to Phishing Attacks

A newly discovered security flaw dubbed ChatGPhish has transformed ChatGPT's web summary feature into an unexpected phishing threat. This vulnerability demonstrates how artificial intelligence tools, designed to enhance productivity and streamline information gathering, can inadvertently become vectors for cyberattacks when security weaknesses are exploited by malicious actors.

The ChatGPhish vulnerability specifically targets ChatGPT's capability to summarise web content. When users request summaries of online articles or websites, the AI processes and presents information from those sources. However, attackers have found ways to manipulate this feature, potentially injecting malicious content or creating deceptive summaries that could trick users into divulging sensitive information or clicking on harmful links. This represents a significant evolution in phishing tactics, leveraging the trust users place in AI-powered tools.

This discovery highlights the expanding attack surface that artificial intelligence technologies are creating across digital ecosystems. As organisations and individuals increasingly rely on AI assistants for research, content creation, and information processing, the security implications of these tools become paramount. Cybercriminals are adapting their strategies to exploit the unique characteristics of AI systems, recognising that users may be less cautious when interacting with seemingly intelligent and helpful digital assistants.

The incident underscores the critical need for comprehensive security training that addresses AI-specific threats. Industry experts are emphasising that traditional cybersecurity awareness programmes must evolve to encompass the new risks introduced by artificial intelligence. Security professionals need specialised knowledge to identify, prevent, and respond to attacks that leverage AI vulnerabilities, making ongoing education and training essential in this rapidly changing threat landscape.

Fuente Original: https://thehackernews.com/2026/05/chatgphish-vulnerability-turns-chatgpt.html

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OpenAI IA de Vanguardia para Ciberseguridad Bancaria en Japon

Japón está adoptando un enfoque audaz en la ciberdefensa al otorgar acceso a modelos de inteligencia artificial de vanguardia a sus tres principales megabancos: MUFG, SMBC y Mizuho. El nuevo modelo, denominado GPT-5.5-Cyber, se distribuirá a través del programa "Trusted Access for Cyber" de OpenAI, diseñado específicamente para poner herramientas potentes exclusivamente en manos de defensores verificados.

Esta iniciativa subraya el reconocimiento por parte de Tokio de la IA como una infraestructura crítica nacional, tratándola no como un producto de consumo sino como un escudo estratégico. La decisión surge de la comprensión de que los mismos modelos que facilitan los ciberataques más sofisticados pueden ser empleados para fortalecer las defensas. La ministra de Finanzas, Satsuk i Katayama, y el Secretario del Tesoro de EE. UU., Scott Bessent, estuvieron directamente involucrados en las negociaciones, elevando este acuerdo a un entendimiento gubernamental además de una transacción comercial.

Este movimiento se enmarca dentro de un esfuerzo más amplio de Japón para abordar los riesgos de ciberseguridad de la IA. Se ha establecido un grupo de trabajo público-privado que reúne a bancos, el Banco de Japón y laboratorios de IA líderes. La incursión de OpenAI se suma a otros acuerdos similares, como el de Anthropic con su modelo Claude Mythos, consolidando la creación de un mercado emergente de contratistas de defensa de IA con los bancos y ministerios de finanzas como clientes clave. Sin embargo, existe la preocupación de que esta concentración de IA defensiva avanzada en unas pocas instituciones grandes pueda generar una brecha de seguridad, dejando a bancos más pequeños y startups fintech más expuestos. El tiempo dirá si esta estrategia f ortalece todo el sistema o solo sus componentes más robustos.

Fuente Original: https://thenextweb.com/news/openai-japan-megabanks-cyber-model

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AI Designs LLM Reasoning Slashes Token Use 695

Tired of manually tweaking Large Language Models (LLMs) for better performance? Researchers from Meta, Google, and various universities have developed a groundbreaking framework called AutoTTS. This innovative system automates the design of 'test-time scaling' (TTS) strategies, which are crucial for enhancing LLM capabilities in real-world applications. Traditionally, designing these strategies required human intuition and extensive manual effort, often leading to suboptimal trade-offs between accuracy and computational cost. AutoTTS aims to break this bottleneck by treating strategy design as an algorithmic search problem, freeing up engineers and optimizing compute allocation dynamically.

The core of AutoTTS lies in its ability to automatically discover optimal TTS strategies. Instead of relying on human engineers to craft rigid heuristics for when an LLM should explore new reasoning paths, delve deeper, prune unpromising options, or stop altogether, AutoTTS employs an 'explorer LLM'. This autonomous agent iteratively designs and refines 'controllers' – essentially algorithms that dictate how the LLM allocates its computational budget during inference. To make this discovery process computationally feasible, AutoTTS uses an 'offline replay environment' containing pre-collected reasoning trajectories from the base LLM. This allows the explorer to efficiently evaluate and refine strategies without incurring astronomical costs.

The results are impressive. In experimental trials, AutoTTS demonstrated a remarkable ability to reduce token usage by up to 69.5% without compromising accuracy. One of the AI-designed controllers, the 'Confidence Momentum Controller', uses sophisticated mec hanisms like trend-based stopping and alignment-aware depth allocation, which human engineers would likely not conceive. This automation not only leads to significant cost savings but also has the potential to boost peak performance. The entire discovery process for AutoTTS cost a mere $39.90 and took 160 minutes, making custom-optimized reasoning strategies accessible for enterprise AI development. This framework, along with its Confidence Momentum Controller, is now available on GitHub, offering a powerful tool for practitioners looking to enhance their LLM deployments.

Fuente Original: https://venturebeat.com/orchestration/researchers-automated-llm-reasoning-strategy-design-and-cut-token-usage-by-69-5

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Mistral AI IA Industrial Vibe y Centros de Datos para Desafiar Gigantes

Mistral AI ha desatado una ofensiva estratégica ambiciosa, anunciando su incursión en la manufactura industrial, la expansión de su centro de datos de inferencia cerca de París y el rediseño de su asistente de consumo. Estas movidas demuestran la determinación de la startup francesa de posicionarse como el proveedor de IA empresarial por defecto, especialmente para aquellas organizaciones reticentes a compartir datos sensibles con gigantes tecnológicos estadounidenses.

En su evento inaugural, la compañía reveló una estrategia integral que abarca desde clusters de GPUs hasta simulaciones físicas avanzadas. Con una plantilla que ya supera las mil personas y un objetivo de facturación de mil millones de euros para 2026, Mistral busca una trayectoria de crecimiento impresionante. La clave de su enfoque radica en la propiedad total de la pila tecnológica, considerando que el control de la infraestructura física es tan crucial como la calidad de sus modelos de IA.

El corazón de esta expansión es "Mistral for Industrial Engineering", una plataforma integrada que combina sus LLMs con capacidades de simulación física, provenientes de la adquisición de Emmi AI. Esta solución está diseñada para industrias como la aeroespacial, automotriz y de semiconductores, ofreciendo herramientas para acelerar el diseño de productos, validar simulaciones y optimizar la producción. Han sellado alianzas clave con Airbus y BMW Group para aplicar esta tecnología en procesos de diseño y simulación complejos, además de contar con ASML como socio y accionista principal.

La compañía también está realizando una inversión significativa de 4 mil millones de euros en centros de datos en Francia y Suecia, bajo el nombre de Mistral Compute. Con una capacidad proyectada de 200 MW para 2027 y 1 GW para 2030, buscan asegurar la capacidad de cómputo para sus propias operaciones y las de sus clientes, ofreciendo flexibilidad para despliegues on-premises o en sus infraestructuras. Esta apuesta por la infraestructura física es un pilar fundamental para atraer a clientes empresariales y gubernamentales preocupados por la soberanía de sus datos.

Finalmente, el asistente conversacional "Le Chat" evoluciona a "Vibe", una plataforma unificada de agentes para la productividad empresarial y el desarrollo de software. Vibe for Work se integra con herramientas empresariales para automatizar tareas como resúmenes de correos o análisis de hojas de cálculo, mientras que Vibe for Code asiste en tareas de desarrollo. Esta diversificación y la estrategia de consolidar capacidades en modelos más versátiles, como el Mistral Medium 3.5 y el próximo Mistral Large 4, señalan una nueva fase en la que Mistral busca competir ofreciendo una combinación única de modelos open-weight, infraestructura propia y personalización profunda, diferenciándose claramente de OpenAI y Anthropic.

Fuente Original: https://venturebeat.com/technology/mistral-ai-launches-vibe-expands-into-industrial-ai-and-announces-data-center-push-to-challenge-openai

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Anthropic Lanza Claude Opus 48 con IA Mejorada

Anthropic ha dado un paso significativo en el desarrollo de inteligencia artificial con el lanzamiento de Claude Opus 4.8, una actualización que promete revolucionar la forma en que los modelos de lenguaje manejan información incierta o defectuosa. Esta nueva versión no solo ofrece un rendimiento superior, sino que destaca por su capacidad para identificar y señalar problemas en los datos en lugar de generar afirmaciones sin fundamento, una característica que marca una diferencia crucial respecto a otros modelos del mercado.

Según los evaluadores tempranos de Anthropic, Opus 4.8 muestra una notable tendencia a reconocer incertidumbres en su trabajo y a evitar hacer declaraciones no respaldadas por los datos disponibles. Esta característica ha sido especialmente valorada por empresas como Bridgewater Associates, cuyos representantes destacaron que la mayor diferencia de esta actualización radica precisamente en la capacidad proactiva del modelo para señalar problemas tanto en las entradas como en las salidas de un análisis, algo que otros modelos frecuentemente pasan por alto, dejando que sean los usuarios quienes detecten estos errores.

Junto con el nuevo modelo, Anthropic ha introducido una funcionalidad llamada Dynamic Workflows (Flujos de Trabajo Dinámicos), que estará disponible como vista previa de investigación. Este sistema está diseñado para ayudar a modelos grandes como Opus a gestionar tareas complejas mediante la coordinación de cientos de subagentes paralelos. Un ejemplo impresionante de sus capacidades es que Claude Code, trabajando con Opus 4.8, ahora puede ejecutar migraciones de código a escala completa, abarcando cientos de miles de líneas de código desde el inicio hasta la fusión final, utilizando el conjunto de pruebas existente como referencia de calidad.

En cuanto a Mythos, el modelo más avanzado de Anthropic, la compañía ha insinuado que podría estar disponible públicamente en un futuro cercano. Según comunicaron, están progresando rápidamente en el desarrollo de las salvaguardas necesarias y esperan poder ofrecer modelos de clase Mythos a todos sus clientes en las próximas semanas, lo que representa un emocionante avance en el campo de la inteligencia artificial.

Fuente Original: https://slashdot.org/story/26/05/28/2013200/anthropic-releases-opus-48-with-new-dynamic-workflow-tool?utm_source=rss1.0mainlinkanon&utm_medium=feed

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IBM and Red Hat Invest 5 Billion in Open Source Security

In a groundbreaking move to address growing concerns about software supply chain security, IBM and Red Hat have announced Project Lightwell, a massive $5 billion initiative designed to safeguard open-source software ecosystems. This ambitious programme combines cutting-edge artificial intelligence capabilities with the expertise of over 20,000 engineers worldwide to identify, validate, and remediate vulnerabilities across the open-source landscape at an unprecedented scale.

Project Lightwell represents a fundamental shift in how enterprises can approach open-source software security. At its core, the initiative establishes a trusted enterprise clearinghouse that functions as a security coordination layer. This clearinghouse leverages advanced AI technology to validate and test security fixes across massive volumes of open-source code, ensuring that patches meet enterprise-grade standards before deployment. The service will be available through commercial subscriptions, enabling organisations to integrate secure, validated patches directly into their existing software supply chains with comprehensive lifecycle management.

The initiative has already attracted significant interest from major financial institutions, with several industry leaders participating as early adopters. Bank of America, BNY, Citi, Goldman Sachs, JPMorganChase, Mastercard, Morgan Stanley, Royal Bank of Canada, State Street, Visa, and Wells Fargo are all collaborating with IBM and Red Hat to refine the platform. Their real-world deployment experiences will inform how vulnerabilities are identified, validated, and resolved across complex, enterprise-level software supply chains.

This substantial investment underscores the critical importance of securing open-source software, which forms the backbone of countless enterprise applications and infrastructure. By combining human expertise with AI-powered automation, Project Lightwell aims to address the challenges of maintaining security across the vast and distributed nature of open-source development, from upstream contributions through to production environments.

Fuente Original: https://linux.slashdot.org/story/26/05/28/1641221/ibm-red-hat-commit-5-billion-to-secure-open-source-supply-chains?utm_source=rss1.0mainlinkanon&utm_medium=feed

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Meta Suscripciones IA OpenAIxAI Anuncios Digitales

La industria de la inteligencia artificial está en pleno punto de inflexión. Meta, conocida por sus ingresos publicitarios, ahora está explorando un modelo de suscripción para su chatbot Meta AI, ofreciendo niveles de $7.99 y $19.99 al mes. Este movimiento estratégico busca diversificar sus fuentes de ingresos y protegerse ante la creciente popularidad de chatbots de IA que aún no monetiza eficazmente.

Mientras tanto, OpenAI y xAI, lideradas por Elon Musk, están virando en la dirección opuesta: hacia el negocio de la publicidad. OpenAI, tras su éxito con ChatGPT, planea integrar publicidad en su plataforma para aprovechar su masiva base de usuarios semanales activos y alcanzar ambiciosos objetivos de ingresos. Por su parte, xAI busca integrar Grok en la plataforma X (anteriormente Twitter) para ofrecer publicidad aumentada por IA a sus anunciantes existentes, aprovechando su infraestructura publicitaria actual.

Esta convergencia marca una nueva etapa en el debate sobre los modelos de negocio de la IA. Ambos gigantes, Meta y OpenAI/xAI, están entrando en territorios previamente dominados por el otro, impulsados por presiones de inversores y la necesidad de justificar enormes inversiones en infraestructura de IA. Meta busca demostrar un retorno de la inversión a corto plazo, mientras que OpenAI y xAI necesitan expandir sus bases de ingresos más allá de las suscripciones. Los próximos meses serán cruciales para determinar qué estrategia resultará más exitosa.

Fuente Original: https://thenextweb.com/news/meta-ai-subscriptions-openai-xai-ad-business-collision

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Mistral AI Powers Industry Airbus BMW Lead Charge

Mistral AI has officially launched "Mistral for Industrial Engineering," a cutting-edge AI platform specifically designed for heavy industry. This new offering is built upon the technology acquired from Emmi AI and boasts major industry players like Airbus, BMW, and EDF as its initial customers.

The core of this innovative stack is 'simulation surrogate modelling.' This technique employs neural networks trained on data from complex physics simulators. Instead of taking hours for traditional simulations, these AI models can now deliver comparable results in mere seconds. Emmi's technology, originally developed from research at Johannes Kepler University Linz, excels at real-time simulation of crucial elements like airflow, thermodynamics, fluid dynamics, and material deformation. This directly addresses the pressing needs of European industrial firms for AI tools focused on engineering, production data, robotics, defect detection, and factory operations, moving beyond generic chatbots or code assistants.

The selection of customers highlights Mistral's strategic focus. Aerospace giant Airbus is adopting the engineering-simulation capabilities. Automotive leader BMW is integrating the Mistral stack into its industrial AI competence centre, following its exploration of humanoid robots in manufacturing. French state-owned energy company EDF is another key anchor customer. Additionally, CMA CGM, a significant container shipping group that has been a Mistral client for over a year, is now being incorporated into this new industrial offering. This diverse customer base spans aerospace, automotive, energy, and logistics, demonstrating Mistral's targeted approach in a market traditionally overlooked by US-based AI labs primarily focused on consumer and enterprise software. Mistral's strategy centres on providing a sovereign European solution, appealing to industries where data sovereignty is a critical concern.

Fuente Original: https://thenextweb.com/news/mistral-physical-ai-airbus-bmw-industrial-launch

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