Chinas AI Vision Accessible Tech Global Cooperation

Xi Jinping has made a significant statement at China's World AI Conference, championing a future where Artificial Intelligence is affordable and accessible to everyone. This marks his debut at the prestigious tech summit and signals China's strong commitment to leading in the AI revolution. He emphasised that AI's advancement shouldn't be a solitary pursuit by one nation, but rather a collaborative effort on a global scale. This call for international cooperation aims to foster a shared progress in a field that promises to transform industries and economies worldwide.

The Chinese leader's presence at the conference, alongside numerous tech and government heavyweights, powerfully underscores China's aspirations to achieve dominance in the burgeoning AI sector. Evidence of t his growing influence is already apparent, with Chinese AI models gaining traction among companies globally, and their utilisation by US firms on platforms like OpenRouter approaching a record high of nearly 60%. This highlights the increasing competitiveness and appeal of China's AI offerings.

However, behind this ambitious vision, Beijing is navigating a delicate balance between fostering openness and safeguarding national security. As AI models become increasingly sophisticated, officials are reportedly engaging with major tech companies, such as Alibaba, to explore strategies for mitigating the potential security risks associated with these powerful technologies. While these discussions are in their early stages and no concrete policies have been implemented, avenues such as restricting foreign access to advanced models have been considered. This reflects a cautious approach as China seeks to harness the benefits of AI while addressing its inherent vulnerabilities.

Fuente Original: https://slashdot.org/story/26/07/17/1929216/xi-vows-to-make-ai-for-all-in-debut-at-chinas-top-tech-summit?utm_source=rss1.0mainlinkanon&utm_medium=feed

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IA China El Liderazgo de EE UU Se Derrumba

La carrera por la inteligencia artificial (IA) ha dado un giro inesperado con la llegada de Kimi K3, un modelo desarrollado por la empresa china Moonshot AI. Este avanzado modelo ha sorprendido a la comunidad tecnológica global, superando a pesos pesados como los de Anthropic y OpenAI en pruebas de codificación frontal. Su desempeño ha sido tan notable que ha puesto en entredicho el dominio que hasta ahora ostentaba Estados Unidos en el campo de la IA.

Lo que hace a Kimi K3 particularmente disruptivo no es solo su rendimiento, sino también su estrategia de lanzamiento. Moonshot AI planea liberar Kimi como un modelo de peso abierto, lo que significa que empresas y gobiernos podrán acceder, personalizar y ejecutarlo en sus propios sistemas. Esto contrasta con los modelos premium e stadounidenses, y representa una ventaja significativa en términos de flexibilidad y costos. Analistas de la industria predicen que este movimiento podría generar un estado de alerta máxima en Silicon Valley, ya que un modelo de frontera que es más asequible y personalizable podría ser la opción preferida para muchos.

La aparición de Kimi K3 no solo desafía la superioridad tecnológica de los laboratorios de IA estadounidenses, sino que también pone presión sobre sus elevadas valoraciones y los enormes gastos en centros de datos. La democratización del acceso a modelos de IA de alto rendimiento, combinada con un menor costo, podría redefinir el panorama competitivo y forzar una reevaluación de las estrategias y la inversión en el sector. La posibilidad de que China esté acortando o incluso superando la ventaja de EE. UU. en IA es una realidad que está marcando un antes y un después en esta carrera tecnológica.

Fuente Original: https://slashdot.org/story/26/07/17/1820200/china-just-erased-americas-ai-lead?utm_source=rss1.0mainlinkanon&utm_medium=feed

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Capital One Lanza VulnHunter IA Gratuita Contra Hackers

Capital One ha dado un paso revolucionario en ciberseguridad al lanzar VulnHunter, una herramienta de inteligencia artificial de código abierto que detecta vulnerabilidades en el software antes de que los hackers puedan explotarlas. Disponible gratuitamente en GitHub bajo licencia Apache 2.0, esta innovadora solución representa uno de los esfuerzos más ambiciosos de una institución financiera por convertir capacidades ofensivas de IA en un recurso defensivo público.

Lo que distingue a VulnHunter de los escáneres convencionales es su enfoque único llamado "análisis forward desde la perspectiva del atacante". La herramienta comienza exactamente donde un adversario real iniciaría su ataque: APIs, mensajes de red o cargas de archivos, y luego rastrea hacia adelante a través de la lógica de la aplicación para determinar si realmente existe un camino viable de explotación. Además, incorpora un "motor de falsificación" que intenta refutar sus propios hallazgos antes de alertar a los desarrolladores, eliminando así los falsos positivos que tradicionalmente abruman a los equipos de ingeniería.

La decisión de Capital One de liberar VulnHunter como código abierto tiene raíces profundas. En 2019, la compañía sufrió una brecha de seguridad masiva que expuso datos de 100 millones de personas en Estados Unidos y 6 millones en Canadá, resultando en una multa de 80 millones de dólares. Ese incidente, causado por una configuración inadecuada en la nube, marcó un punto de inflexión. Desde entonces, Capital One ha invertido fuertemente en seguridad, convirtiéndose en una empresa "open-source first" y uniéndose a la Open Source Security Foundation como miembro principal en 2022.

El sistema opera en tres etapas distintas: primero realiza el análisis desde la perspectiva del atacante, luego ejecuta el motor de falsificación para descartar vulnerabilidades no explotables, y finalmente genera propuestas concretas de corrección de código para las amenazas verificadas. Capital One validó la herramienta internamente en miles de repositorios, reportando una velocidad y eficiencia que superó ampliamente los métodos manuales anteriores. Actualmente funciona con el modelo Claude Opus 4.8 de Anthropic, aunque el framework puede adaptarse a otros modelos de IA.

Según Chris Nims, CISO de Capital One, la liberación responde a una realidad urgente: las cadenas de suministro de software moderno están tan interconectadas que una sola vulnerabilidad puede afectar simultáneamente a miles de empresas. Con las capacidades de ataque impulsadas por IA volviéndose cada vez más accesibles, las herramientas defensivas deben distribuirse igualmente. Al compartir VulnHunter con la comunidad global de desarrolladores, Capital One no solo fortalece sus propias defensas, sino que apuesta por una estrategia de seguridad colaborativa que beneficia a toda la industria tecnológica.

Fuente Original: https://venturebeat.com/technology/capital-one-releases-vulnhunter-an-open-source-ai-tool-that-finds-software-flaws-before-hackers-do

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Linus Torvalds Defends AI Coding in Linux

Linus Torvalds has made it abundantly clear that the Linux kernel will not be banning AI-assisted coding tools, delivering a blunt message to critics: if you disagree with this decision, you're welcome to fork the project or simply walk away. In a characteristically direct post on the Linux kernel mailing list, Torvalds firmly stated that Linux is not an anti-AI project and will continue to embrace these emerging technologies based on technical merit rather than fear.

The controversy erupted following discussions about Sashiko, an agentic Linux kernel code review system that uses AI to identify bugs. According to its creators, the tool can independently detect approximately 53.6 per cent of bugs that human coders would eventually fix in later commits. However, the system also generates false positives—incorrectly flagging non-existent bugs—at a rate estimated to be within the 20 per cent range. This has sparked debate amongst maintainers about whether the benefits of automated bug detection outweigh the time cost of reviewing erroneous reports.

The discussion intensified when participants referenced the Software Freedom Conservancy's recent statement advocating for the rights of open source contributors to reject LLM-generated AI systems entirely. The Conservancy argued that the community should actively support, not merely tolerate, those who choose to avoid AI tools altogether. Torvalds, however, firmly rejected this absolutist position, stating that whilst no one is being forced to use AI tools, he will "very loudly ignore" those who attempt to prevent others from utilising them.

Torvalds defended his stance as pragmatic and grounded in technical merit, asserting that AI has clearly proven itself as a useful tool. He suggested that anyone doubting AI's utility simply hasn't used it properly, noting that whilst the technology may not have been clearly beneficial even a year ago, its value is no longer in question today. Responding to concerns about AI imperfections, Torvalds urged critics to examine their own performance, pointing out that natural intelligence isn't always superior either. His message is clear: AI is simply another tool in the developer's toolkit, and Linux will continue to welcome its use.

Fuente Original: https://linux.slashdot.org/story/26/07/17/1830258/linus-torvalds-to-critics-of-ai-coding-on-linux-fork-it-or-just-walk-away?utm_source=rss1.0mainlinkanon&utm_medium=feed

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Google Android debe abrirse a la IA rival

El panorama de la inteligencia artificial (IA) y la forma en que interactúa con nuestros dispositivos está a punto de experimentar un cambio sísmico. La Unión Europea ha emitido una orden contundente a Google, exigiendo que su popular sistema operativo Android abra sus puertas a asistentes de IA de la competencia. Esto significa que Google deberá permitir que otros servicios de IA accedan a funciones cruciales de tu smartphone, como el micrófono, la cámara y la pantalla.

Esta medida regulatoria busca inyectar una dosis de competencia en el mercado de los asistentes de IA, que hast a ahora ha estado dominado en gran medida por los propios servicios de Google y, en menor medida, por los de Apple. Al obligar a Google a compartir el acceso, la UE pretende fomentar un ecosistema más abierto y diverso, donde los usuarios tengan más opciones y los desarrolladores tengan una oportunidad más equitativa para competir.

La implicación directa para los usuarios es la posibilidad de interactuar con una gama más amplia de asistentes de IA en sus dispositivos Android. En lugar de estar atados a Google Assistant, los usuarios podrían, en teoría, optar por asistentes de otras compañías que ofrezcan características o funcionalidades diferentes. Esto podría traducirse en una mayor personalización, una mejor experiencia de usuario y, potencialmente, servicios más innovadores al obligar a los proveedores a diferenciarse.

Sin embargo, la orden también plantea interrogantes significativos sobre la privacidad y la seguridad. El acceso al micrófono, la cáma ra y la pantalla son permisos extremadamente sensibles. La UE, al exigir esta apertura, seguramente estará imponiendo salvaguardas y regulaciones estrictas para asegurar que este acceso se maneje de manera responsable y segura, protegiendo los datos de los usuarios. El desafío para Google será implementar estas aperturas de forma que cumplan con las normativas europeas sin comprometer la integridad y seguridad de la plataforma Android, ni la privacidad de sus usuarios. El futuro de la interacción entre IA y dispositivos móviles en Europa está a punto de volverse mucho más interesante y competitivo.

Fuente Original: https://thehackernews.com/2026/07/eu-orders-google-to-open-android-mic.html

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AI Leaders Unite Regulate Frontier AI Now

In a significant development for the artificial intelligence landscape, the leaders of three major AI development companies – Google DeepMind, OpenAI, and Anthropic – have found common ground on a crucial issue: the urgent need to regulate advanced, or 'frontier,' AI models.

Despite their fierce competition, these industry pioneers have presented remarkably aligned proposals for how to police the most powerful AI systems. Key areas of agreement include the necessity of independent, external testing of these models before their release, a departure from the previous industry norm of self-reporting. They also advocate for a unified governing body responsible for setting standards, verifying compliance, and restricting access to models deemed too risky. Unsurprisingly, all three favour the United States taking the lead in this regulatory effort, rather than a fragmented approach involving individual states or rival nations. Their shared concern centres on near-term national security risks, such as sophisticated cyberattacks and the potential misuse in developing bioweapons. Importantly, their calls for regulation are specifically targeted at the most capable AI models, not a broad, sweeping restriction on all AI development.

However, distinctions emerge in their proposed enforcement mechanisms. Anthropic's Amodei suggests an 'FAA for AI,' a federal agency with the power to halt releases entirely. DeepMind's Hassabis envisions a FINRA-style body, funded by the industry but overseen by the government, starting with voluntary reviews. OpenAI's Altman proposes an international forum, akin to the IAEA, leveraging access to models and markets as a form of leverage.

This convergence of opinion is noteworthy, especially as governments have recently intervened to restrict or delay certain advanced AI models due to security concerns. While this unified front might seem like a positive step towards responsible AI development, critics raise valid points. Larger, well-established labs like Google, OpenAI, and Anthropic are better equipped to handle the potential complexities and costs of a rigorous certification process. This could inadvertently lead to 'regulatory capture,' where safety regulations are designed in a way that primarily benefits these major players, potentially stifling innovation from smaller startups and open-source developers. It's a scenario where the very companies driving the most powerful AI are now actively shaping the rules that govern it.

Fuente Original: https://thenextweb.com/news/ai-godfathers-frontier-ai-regulation-converge

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IA China Kimi K3 El Modelo Open Source Mas Grande del Mundo

La startup de inteligencia artificial china Moonshot AI ha lanzado Kimi K3, un modelo de lenguaje grande con 2.8 billones de parámetros que se posiciona como el modelo de código abierto más grande del mundo. Este avance no solo representa un hito para la comunidad de IA de código abierto, sino que también demuestra un rendimiento competitivo frente a los sistemas propietarios más avanzados de empresas como OpenAI y Anthropic.

Kimi K3 destaca por su arquitectura innovadora, que incluye el mecanismo Kimi Delta Attention y Attention Residuals, desarrollados internamente por Moonshot AI y previamente publicados como investig ación abierta. El modelo cuenta con una ventana de contexto de 1 millón de tokens y capacidades de comprensión visual nativa. En términos de rendimiento, los benchmarks lo sitúan a la par con modelos de primer nivel como Claude Fable 5 Max y GPT-5.6 Sol Max en tareas complejas y de conocimiento a largo plazo.

La estrategia de Moonshot AI de lanzar Kimi K3 como un modelo de código abierto es un movimiento geopolítico significativo. Permite a la empresa consolidar su posición en el ecosistema de IA global, ofreciendo a los desarrolladores e investigadores una alternativa potente y accesible a los modelos cerrados. Esta decisión podría democratizar el acceso a IA de frontera, aunque el despliegue de un modelo de esta magnitud requerirá una infraestructura considerable.

Además del modelo principal, Moonshot AI ha actualizado su ecosistema de herramientas de codificación con Kimi Code, buscando capturar flujos de trabajo de desarrollo y contratos empresariales. L a compañía ha establecido una línea de modelos de tres niveles: K3 como buque insignia, K2.7 Code como modelo especializado para codificación y K2.6 como opción de propósito general. Estas ofertas, con ventanas de contexto extensas y gestión de caché automática, buscan simplificar la experiencia del desarrollador.

El lanzamiento de Kimi K3 redefine las expectativas para la IA empresarial y el panorama global de modelos. La brecha de rendimiento entre el código abierto y los modelos propietarios se ha cerrado, y las innovaciones algorítmicas, junto con las capacidades de agente autónomo demostradas, sugieren un futuro donde la IA ejecutará proyectos complejos de forma independiente. Esto traslada la propuesta de valor de la IA de ser un simple copiloto de productividad a una fuerza de trabajo técnica autónoma, marcando una nueva era de innovación y competencia en el campo de la inteligencia artificial.

Fuente Original: https://venturebeat.com/technology/chinas-moonshot-ai-releases-kimi-k3-the-largest-open-source-model-ever-rivaling-top-u-s-systems

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CISA Alerta Vulnerabilidad Critica en SharePoint Bajo Ataque

La Agencia de Seguridad de Infraestructura y Ciberseguridad de Estados Unidos (CISA) ha añadido una nueva vulnerabilidad de día cero a su catálogo de Exploits Conocidos y Explotados (KEV). Se trata de la CVE-2026-58644, una falla crítica de ejecución remota de código (RCE) en Microsoft SharePoint que actualmente está siendo explotada de forma activa por ciberdelincuentes. Esta inclusión en el catálogo KEV representa una advertencia urgente para las organizaciones que utilizan esta popular plataforma de colaboración empresarial.

La vulnerabilidad CVE-2026-58644 permite a atacantes ejecutar código malicioso de manera remota en servidores SharePoint comprometidos, sin necesidad de autenticación previa en algunos escenarios. Este tipo de falla es especialmente peligrosa porque puede otorgar a los atacantes control total sobre los sistemas afectados, permitiéndoles robar información confidencial, instalar malware adicional o utilizar los servidores comprometidos como punto de entrada para movimientos laterales dentro de la red corporativa. La explotación activa confirmada por CISA eleva significativamente el nivel de riesgo para las organizaciones que aún no han aplicado los parches de seguridad correspondientes.

Paralelamente, el artículo aborda cómo la inteligencia artificial se ha convertido en un arma poderosa tanto para atacantes como para defensores en el ámbito de la ciberseguridad. Los modelos de IA ahora son capaces de descubrir vulnerabilidades en software de manera automatizada y a gran escala. Ante este panorama cambiante, se presentan cinco pasos esenciales para proteger a las organizaciones contra vulnerabilidades descubiertas por modelos de IA: implementar programas robustos de gestión de parches, adoptar prácticas de desarrollo seguro desde el diseño, utilizar herramientas de análisis automatizado de código, establecer sistemas de monitoreo continuo de amenazas y mantener una cultura organizacional de concienciación en seguridad. La combinación de respuesta rápida ante amenazas conocidas como CVE-2026-58644 y estrategias proactivas contra vulnerabilidades emergentes detectadas por IA constituye la mejor defensa en el panorama actual de ciberseguridad.

Fuente Original: https://thehackernews.com/2026/07/cisa-adds-exploited-sharepoint-rce-zero.html

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Linus Torvalds Defends AI Coding in Linux

The debate surrounding artificial intelligence in software development has reached a critical juncture, with Linux creator Linus Torvalds taking a firm stance in favour of AI-powered coding tools. In a recent mailing list post, Torvalds made it abundantly clear that Linux will not join the ranks of anti-AI projects, telling critics they are free to fork the project or simply walk away if they disagree with this direction.

The controversy centres around Sashiko, an AI-driven code review system designed specifically for the Linux kernel. According to its developers, the tool can independently identify approximately 53.6 percent of bugs that human programmers would eventually fix in subsequent commits. However, the system also generates false positives at an estimated rate of around 20 percent, potentially creating additional work for maintainers who must sift through erroneous bug reports.

Torvalds rejected arguments from those citing the Software Freedom Conservancy's recent statement supporting contributors who refuse to work with AI-generated code. Whilst acknowledging that no one is being forced to use these tools, he stated he would "very loudly ignore" those attempting to prevent others from utilising them. His position, he insists, is rooted in technical merit rather than fear of innovation, describing AI as simply another useful tool in the developer's arsenal.

The Linux founder's pragmatic approach is informed by his own experimentation with AI coding tools. In January, Torvalds shared his experience using what he termed "vibe coding" tools to create a Python audio visualiser for a guitar pedal project, noting how AI streamlined the development process. He argues that whilst AI isn't perfect, human intelligence has its own significant limitations, and critics should be equally self-aware about their own fallibilities.

Research on AI coding productivity presents mixed findings. A 2025 study found developers using AI tools were actually 19 percent less productive despite feeling more efficient. However, updated research from early 2026 suggests genuine productivity gains are now materialising as the technology matures. Not everyone embraces this shift—some developers have even embedded malicious prompt-injection instructions to sabotage AI tools attempting to modify their code.

Fuente Original: https://arstechnica.com/ai/2026/07/linus-torvalds-to-critics-of-ai-coding-in-linux-fork-it-or-just-walk-away/

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IA Manipulada Ataques de Inyeccion de Datos Peligrosos

La inteligencia artificial está revolucionando la ciberseguridad, pero también abre nuevas puertas a amenazas. Investigadores han descubierto un tipo de ataque, denominado 'inyección de datos del agente', que puede engañar a los agentes de IA para que realicen acciones no deseadas, como hacer clic en enlaces maliciosos o ejecutar comandos peligrosos para el atacante.

Este nuevo método de ataque explota la forma en que los agentes de IA procesan y actúan sobre la información. Al inyectar datos cuidadosamente diseñados, los ciberdelincuentes pueden manipular la percepción de la I A sobre su entorno o las tareas que debe realizar. Esto significa que un agente de IA, supuestamente diseñado para proteger sistemas, podría ser inducido a comprometer su propia seguridad o la de los sistemas que protege.

La gravedad de este hallazgo radica en su potencial para subvertir las propias herramientas que se están desarrollando para defenderse de las amenazas digitales. Los agentes de IA son cada vez más utilizados en diversas aplicaciones de seguridad, desde el análisis de vulnerabilidades hasta la respuesta a incidentes. Si estos agentes pueden ser manipulados, la eficacia de estas defensas se ve seriamente comprometida. La investigación subraya la necesidad urgente de desarrollar métodos de seguridad robustos que protejan no solo los sistemas tradicionales, sino también a los propios agentes de IA contra este tipo de ataques de inyección de datos.

Fuente Original: https://thehackernews.com/2026/07/new-agent-data-injection-attack-can.html

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Japans AI Factory Nvidia Powers Robot Revolution

Japan is taking a significant leap forward in the realm of artificial intelligence with the construction of a massive 140MW AI factory. This groundbreaking facility, hailed by Nvidia as the world's first national AI infrastructure for physical AI, is designed to accelerate the development and deployment of AI agents, digital twins, and robots.

The project is spearheaded by Noetra Corp, a private consortium largely owned by tech giants like SoftBank, NEC, Sony Group, and Honda. This collaboration signifies Japan's ambitious national strategy to integrate AI into its already robust manufacturing and robotics sectors. The AI factory will be equipped with an immense amount of computing power, featuring 13,750 Nvidia Vera CPUs and 27,500 Nvidia Rubin GPUs, all managed on the Nvidia DSX platf orm. This robust infrastructure is crucial for training the complex, open multimodal foundation models that will drive future AI applications.

The initiative is part of Japan's broader FRONTia Project, co-commissioned by the Ministry of Economy, Trade and Industry (METI) and the New Energy and Industrial Technology Development Organization (NEDO). The government has committed substantial funding, with a potential ceiling of ¥1 trillion (approximately $6 billion) between 2026 and 2030, to support this physical AI ecosystem. This project aims to leverage Japan's established manufacturing prowess and combine it with cutting-edge foreign technology, particularly from Nvidia, to achieve a dominant position in the global AI robotics market by 2040.

Fuente Original: https://thenextweb.com/news/japan-noetra-nvidia-rubin-ai-factory-frontia

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La IA Revoluciona la Ciberseguridad Protege tus Vulnerabilidades

En la era digital, la Inteligencia Artificial (IA) se ha convertido en una espada de doble filo. Si bien ofrece un potencial inmenso para mejorar la seguridad, también presenta nuevos desafíos. Un ejemplo fascinante de esta evolución es TuxBot v3, una botnet que ahora muestra indicios de haber sido desarrollada con asistencia de Modelos de Lenguaje Grandes (LLM). Esto marca un hito preocupante, sugiriendo que las amenazas cibernéticas están volviéndose más sofisticadas y difíciles de detectar gracias a las capacidades de la IA.

La creciente influencia de la IA en el desarrollo de herramientas maliciosas, como TuxBot v3, subraya la necesidad urgente de que las organizaciones refuercen sus defensas contra las vulnerabilidades de software. La IA puede identificar fallos en el código con una velocidad y precisión que antes eran inimaginables, y ahora, parece que los ciberdelincuentes están aprovechando estas mismas capacidades para construir sus ataques.

Ante este panorama, es crucial adoptar un enfoque proactivo para la seguridad. Las empresas deben implementar cinco pasos esenciales para protegerse contra las vulnerabilidades que la IA puede descubrir. Esto incluye la adopción de herramientas de análisis de código avanzadas, la monitorización continua de la red para detectar patrones anómalos, la capacitación del personal en las últimas amenazas cibernéticas impulsadas por IA, la segmentación de redes para limitar el alcance de posibles brechas y, fundamentalmente, mantener todo el software actualizado con los últimos parche s de seguridad. Ignorar estas medidas podría dejar a las organizaciones expuestas a ataques cada vez más inteligentes y devastadores.

Fuente Original: https://thehackernews.com/2026/07/tuxbot-v3-evolution-shows-signs-of-llm.html

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OpenAI Crea Super-Hacker de IA y Lo Encierra

OpenAI ha desarrollado un hacker de élite basado en inteligencia artificial y lo ha encerrado bajo llave. Su nombre es GPT-Red, y su única misión es intentar破坏 los propios sistemas de IA de la compañía. Según OpenAI, este modelo es demasiado peligroso para permitir que cualquier otra persona tenga acceso a él. Se trata de un equipo rojo automatizado: un software diseñado para buscar vulnerabilidades en otros sistemas de IA, de modo que los agujeros de seguridad puedan ser reparados antes del lanzamiento público.

GPT-Red fue entrenado mediante combate simulado. OpenAI lo colocó en un ciclo de auto-juego contra un escuadrón de modelos defensores. El hacker recibe recompensas por lograr un ataque exitoso, mientras que los defensores son recompensados por repeler uno. A medida que los defensores se vuelven más astutos, GPT-Red debe inventar trucos más ingeniosos. La compañía invirtió cantidades sin precedentes de poder computacional en este modelo, una cifra que califican como la mayor jamás utilizada para trabajo de seguridad.

Los resultados son impresionantes. GPT-Red descubrió una clase completamente nueva de ataque que los investigadores nunca habían visto antes, llamada "cadena de pensamiento falsa". Este ataque planta una nota falsa en la memoria de trabajo privada de un modelo, engañándolo para que confíe en información incorrecta. El investigador Chris Choquette-Choo lo explicó con un ejemplo: es como decirle a alguien que 1+1=3 y que ya lo ha verificado, haciendo que el modelo simplemente acepte y repita esa información errónea.

Las pruebas incluso llegaron al mundo físico. En una de ellas, GPT-Red atacó a Vendy, un agente de IA que opera una máquina expendedora real en las oficinas de OpenAI. El hacker logró cambiar los precios, reducir el costo de un artículo caro al mínimo de 50 centavos, y cancelar el pedido de un cliente. Las estadísticas son sorprendentes: contra una versión anterior de GPT-5, más del 90% de los ataques más fuertes de GPT-Red funcionaron. Contra el nuevo GPT-5.6, solo el 23% tuvo éxito. En una repetición de una prueba de 2025, GPT-Red superó ampliamente a hackers humanos, resolviendo el 84% de los escenarios frente al 13% de los humanos.

A pesar de su efectividad, OpenAI no planea liberar GPT-Red al público, manteniendo sus habilidades alejadas de posibles secuestradores de agentes reales. Aunque el modelo tiene puntos ciegos, como ataques prolongados o instrucciones ocultas en imágenes, representa un paso importante hacia la automatización de la seguridad de IA a escala industrial.

Fuente Original: https://thenextweb.com/news/gpt-red-openai-ai-hacker

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Thinking Machines Unveils Inkling Open-Source Multimodal AI

Thinking Machines, the American AI startup founded by former OpenAI CTO Mira Murati, has released Inkling, its first major multimodal language model under an enterprise-friendly Apache 2.0 open-source licence. This release marks a significant milestone for enterprises seeking to deploy customisable, on-premises AI workloads without the constraints of proprietary systems. The model boasts impressive performance on software engineering benchmarks, achieving 77.6% on SWE-bench Verified, surpassing competitor Nvidia Nemotron 3's 71.9%. Additionally, Inkling demonstrates strong voice understanding capabilities with 91.4% on VoiceBench.

What sets Inkling apart is its 975 billion total parameters operating as a Mixture-of-Experts system, where only 41 billion parameters activate during token generation. The model natively processes text, images, and audio through an innovative encoder-free early fusion approach, eliminating the need for bolted-on external encoders. Perhaps most notably, Thinking Machines designed Inkling with "controllable thinking effort," allowing developers to programmatically adjust the model's reasoning budget from 0.2 to 0.99. This feature enables organisations to balance cost against performance, using fewer tokens for simpler tasks whilst scaling up computational power for complex, multi-step reasoning challenges.

A particularly bold aspect of Inkling's design is its explicit resistance to censorship. The model was intentionally trained to answer directly on politically sensitive or heavily censored topics, validated through Cognition's Propaganda and Censorship Eval. Despite this openness, Inkling maintains robust safety standards, scoring 98.6% on the StrongREJECT benchmark for refusing genuinely harmful requests. On the FORTRESS benchmark, it achieved a 78.0% refusal rate on adversarial queries involving weapons or violence, whilst maintaining 95.9% compliance on legitimate requests. Thinking Machines recommends deploying additional moderation tools like Llama Guard for application-level safety.

Whilst Inkling doesn't claim state-of-the-art status across all benchmarks, it occupies a unique position in the competitive 2026 landscape. Chinese models like GLM 5.2 and DeepSeek V4 Pro outperform it in specific coding and reasoning domains, whilst closed-source systems like Claude Fable 5 and GPT 5.6 Sol maintain leads in peak reasoning capabilities. However, Inkling distinguishes itself as the most capable open-weight foundation model that natively fuses text, vision, and audio whilst offering programmatic cost-performance control. The Apache 2.0 licence provides true open-source freedom, allowing developers to download, modify, and commercialise the model entirely royalty-free—a stark contrast to many "open" models tethered to commercial restrictions or revenue caps.

Fuente Original: https://venturebeat.com/technology/thinking-machines-open-sources-first-multimodal-language-model-inkling-focused-on-low-cost-and-resistance-to-censorship

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