Agentes IA Vulnerabilidad de Ejecucion Remota Descubierta

Un descubrimiento alarmante ha revelado cómo una cadena de fallos en LangGraph puede exponer a los agentes de IA autoalojados a riesgos de ejecución remota de código. Esto significa que atacantes podrían, hipotéticamente, tomar control de sistemas que utilizan estos agentes sin necesidad de acceso físico.

La vulnerabilidad se centra en cómo estos agentes procesan y ejecutan código de forma automática. Cuando un agente interactúa con datos externos o entradas de usuario, y estos no son validados adecuadamente, un atacante podría inyectar código malicioso que el agent e, en su afán por procesar la información, ejecutaría. Esta cadena de vulnerabilidades, al encadenarse una tras otra, crea un camino para que el código malicioso se propague y alcance el sistema subyacente del agente.

La gravedad de esta situación radica en la creciente adopción de agentes de IA en diversas aplicaciones, desde la automatización de tareas hasta la gestión de datos complejos. Si estos agentes, que a menudo operan en entornos sensibles, son susceptibles a la ejecución remota de código, las implicaciones de seguridad son considerables. Podrían ser utilizados para robar información confidencial, interrumpir operaciones o incluso lanzar ataques más amplios contra otras redes.

La solución a este tipo de problemas pasa por un enfoque multifacético. Es crucial que los desarrolladores de LangGraph y herramientas similares refuercen la validación de todas las entradas y salidas, implementando medidas de seguridad robustas para prevenir la inyección de código. Para los usuarios de estos agentes, la recomendación es mantener el software actualizado a las últimas versiones de seguridad, configurar adecuadamente los permisos y limitar la exposición de los agentes a fuentes de datos no confiables. La auditoría constante y las pruebas de penetración son también herramientas vitales para identificar y mitigar estas amenazas antes de que sean explotadas.

Fuente Original: https://thehackernews.com/2026/06/langgraph-flaw-chain-exposes-self.html

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Google Gemini Fuels Chinese Scam Websites Lawsuit

Google has taken legal action against a suspected cybercrime group, dubbed Outsider Enterprise, believed to be operating from China. The organisation is accused of orchestrating a massive scam, sending over 2.5 million fraudulent text messages to Android users within a mere two-week span in May. These messages, cleverly disguised to impersonate Google and other trusted brands, contained urgent warnings about compromised accounts or package delivery alerts, luring unsuspecting recipients into clicking malicious links.

The core of Google's lawsuit alleges that the scammers employed the company's own Gemini chatbot to assist in the creation of these deceptive websites. Coordinated via the Telegram messaging app, the Outsider Enterprise allegedly generated a staggering 9,000 fake websites and over a million fraudulent URLs. Once users clicked on the provided links, they were redirected to these imposter sites, designed specifically to pilfer sensitive personal information. This marks Google's second significant lawsuit against a China-based text messaging scam operation in less than a year, following a similar action against a group called Lighthouse, which operated a 'phishing-as-a-service' platform.

The Outsider Enterprise case is particularly noteworthy as it highlights a concerning escalation in cybercrime tactics, explicitly leveraging generative AI tools like Gemini in the scam supply chain. While the previous operation sold pre-made scam kits, this group allegedly used AI to generate custom code for their own malicious infrastructure. This development aligns with broader concerns within the cybersecurity industry about the increasing weaponisation of AI tools for malicious purposes. State-sponsored actors and independent malware developers are reportedly using AI for vulnerability research, autonomous malware creation, and sophisticated supply chain attacks. The collaborative effort between Google and major US telecom providers like AT&T, T-Mobile, and Verizon underscores the significant scale and cross-industry nature of this evolving threat. While the lawsuit details the methods and scale of the operation, it does not specify the total financial losses incurred or the exact number of victims who fell prey to the scam.

Fuente Original: https://thenextweb.com/news/google-gemini-outsider-enterprise-scam-lawsuit

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MiMo Code IA de Xiaomi Revoluciona la Programacion

Xiaomi ha dado un paso audaz en el mundo de la inteligencia artificial para la codificación al lanzar MiMo Code V0.1.0, una herramienta de código abierto diseñada para funcionar directamente en la terminal. Lo más destacado es que, según pruebas internas y un estudio con desarrolladores, MiMo Code parece superar a Claude Code de Anthropic en tareas de codificación complejas y de largo alcance, especialmente aquellas que implican más de 200 pasos. Esto se atribuye a su innovadora arquitectura de memoria.

La clave de MiMo Code reside en su sistema de memoria persistente que abarca múltiples capas: memoria del proyecto, puntos de control de sesión, notas temporales y registros de progreso por tarea. A diferencia de otros asistentes que pueden "olvidar" información importante a medida que el contexto se satura, MiMo Code utiliza un subagente dedicado a tomar notas y crear puntos de control. Esto permite al agente principal reconstruir el entorno de trabajo y recuperar el contexto perdido, asegurando la continuidad y la eficiencia en proyectos extensos. Además, el sistema incorpora mecanismos de auto-mejora, como un comando `/dream` para revisar y comprimir sesiones pasadas, y una función de "destilación" para automatizar flujos de trabajo recurrentes.

Xiaomi ha presentado pruebas de rendimiento que sugieren una ventaja significativa de MiMo Code sobre Claude Code en benchmarks como SWE-bench Verified, SWE-bench Pro y Terminal Bench 2. La empresa también destaca que las mejoras provienen tanto del modelo subyacente (MiMo-V2.5) como del propio sistema del "harness" (MiMo Code). La herramienta ofrece una integración sencilla, acceso gratuito limitado a MiMo-V 2.5 y características adicionales como un modo de composición para flujos de trabajo autónomos y control por voz, todo ello con una estrategia de precios agresiva que busca democratizar el acceso a modelos de IA avanzados. Si bien las comparaciones con otros modelos como los de OpenAI y Google también son relevantes, la apuesta de Xiaomi por una memoria persistente y un ecosistema abierto posiciona a MiMo Code como un competidor a tener en cuenta en el panorama de la IA para desarrolladores.

Fuente Original: https://venturebeat.com/technology/xiaomis-new-open-source-agentic-ai-coding-harness-mimo-code-beats-claude-code-at-ultra-long-200-step-tasks

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Microsoft SkillOpt Optimizacion Automatica de Agentes IA

Microsoft ha lanzado SkillOpt, un framework de código abierto que revoluciona la forma en que se optimizan las habilidades de los agentes de inteligencia artificial. Este innovador sistema permite mejorar automáticamente el rendimiento de los agentes IA sin modificar los pesos del modelo subyacente, resolviendo uno de los mayores desafíos en la implementación empresarial de IA.

Las habilidades de los agentes IA son conjuntos de instrucciones guardadas en archivos de texto que permiten a los modelos adaptarse a casos de uso específicos y flujos de trabajo complejos. Tradicionalmente, optimizar estas habilidades ha sido un proceso lento y defectuoso que requiere actualización manual mediante prueba y error. Los usuarios deben reescribir instrucciones sin garantía de que los cambios mejoren el rendimiento, lo que resulta en una especie de juego de adivinanzas.

SkillOpt introduce un enfoque revolucionario al tratar el documento de habilidades del agente como un objeto entrenable que evoluciona basándose en retroalimentación de rendimiento. Utiliza técnicas de optimización similares al aprendizaje profundo, permitiendo que el sistema explore sistemáticamente modificaciones al documento y encuentre la mejor combinación de instrucciones. El framework implementa controles matemáticos estrictos como tasas de aprendizaje, validación y momentum, conceptos importados del deep learning.

El proceso funciona mediante un bucle iterativo de propuesta y prueba. El optimizador analiza trayectorias de ejecución exitosas y fallidas, identifica errores procedimentales sistemáticos y propone ediciones estructurales al documento de habilidades. Estas ediciones candidatas se evalúan en un conjunto de validación separado, y solo se aceptan si mejoran matemáticamente el rendimiento real del agente. Un buffer de ediciones rechazadas proporciona retroalimentación negativa para evitar repetir los mismos errores.

Las pruebas realizadas en diversos benchmarks industriales demuestran resultados impresionantes. SkillOpt superó todas las 52 combinaciones evaluadas de modelo, benchmark y entorno de ejecución. Con modelos de vanguardia como GPT-5.5, el framework logró una mejora promedio de 23.5 puntos. Los modelos pequeños experimentaron ganancias aún más dramáticas: GPT-5.4-nano casi duplicó su puntuación en tareas de documentos multimodales y triplicó su rendimiento en interacción embodied.

Para las empresas, el valor real de SkillOpt radica en su portabilidad y eficiencia. Las habilidades optimizadas son transferibles entre diferentes modelos y entornos de ejecución sin necesidad de modificaciones adicionales. Los artefactos finales nunca exceden las 2,000 tokens, con una mediana de aproximadamente 920 tokens, resultando en documentos legibles y auditables que un profesional puede revisar en minutos. El costo de optimización para casos de uso cotidianos promedia solo entre $1 y $5 por tarea, una inversión única que se amortiza completamente en el despliegue.

El framework requiere condiciones específicas para funcionar efectivamente: unas pocas docenas de ejemplos representativos y una señal de retroalimentación medible. No es apropiado para tareas abiertas o subjetivas sin un evaluador automático claro. Sin embargo, se integra perfectamente con stacks de orquestación existentes y es compatible con otros frameworks como DSPy. Desarrolladores de código abierto ya están programando SkillOpt para ejecutarse periódicamente sobre las trayectorias pasadas de sus agentes, creando un ecosistema de plugins autooptimizables que representa un cambio significativo en cómo los sistemas de IA se adaptan continuamente.

Fuente Original: https://venturebeat.com/orchestration/microsofts-open-source-skillopt-automatically-upgrades-ai-agent-skills-without-touching-model-weights

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ShinyHunters Exploits Oracle Zero-Day Breaching 100 Organisations

A critical security vulnerability in Oracle's PeopleSoft software has been exploited by the notorious cybercrime group ShinyHunters to breach over 100 organisations worldwide, with no patch currently available. The flaw, designated CVE-2026-35273, carries an alarming CVSS severity score of 9.8 out of 10, making it one of the most critical vulnerabilities disclosed this year. What makes this particularly dangerous is that attackers can exploit it remotely over the internet without requiring any authentication credentials whatsoever.

Oracle issued an urgent warning to customers on Thursday, acknowledging the vulnerability just one day after ShinyHunters publicly claimed responsibility for the mass-hacking campaign. Google's cybersecurity division, Mandiant, confirmed that the vulnerability Oracle disclosed is indeed the same zero-day exploit being weaponised by the criminal group. Mandiant has already notified more than 100 affected organisations globally, with the majority located in the United States.

The victims are predominantly educational institutions, with approximately two-thirds being universities and colleges. A ShinyHunters member revealed to TechCrunch that the group successfully stole hundreds of thousands of student records containing highly sensitive personal information, including full names, home addresses, phone numbers, email addresses, dates of birth, gender, ethnicity, enrolment status, grade point averages, academic majors, and student identification numbers. The University of Nottingham has been publicly identified amongst the compromised institutions.

PeopleSoft is enterprise software widely deployed by large corporations and universities to manage critical functions such as payroll processing, human resources, and student records management. The vulnerability specifically affects PeopleTools versions 8.61 and 8.62. ShinyHunters demonstrated sophisticated technical capabilities by chaining together both previously known vulnerabilities and new zero-day exploits to compromise approximately 300 servers across both cloud-based and on-premises installations.

This attack represents the latest in a concerning pattern of behaviour from ShinyHunters, who have spent the past year systematically targeting organisations using the same vulnerable enterprise software platforms. Previous campaigns successfully breached companies using Salesforce, Gainsight, and the education platform Instructure. Their methodology is devastatingly effective: identify a vulnerability, locate every organisation running the affected software, steal valuable data, and demand ransom payments. Instructure notably paid the hackers earlier this year after suffering two separate breaches, and ShinyHunters also defaced login pages of educational institutions using Instructure's Canvas portal. The PeopleSoft campaign is their largest operation to date and remains actively ongoing. Whilst Oracle has recommended temporary mitigations, the company has not provided any timeline for when a permanent security patch will be released.

Fuente Original: https://thenextweb.com/news/oracle-peoplesoft-shinyhunters-zero-day-100-companies

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Databricks OpenSharing Adios al impuesto de IA

En el vertiginoso mundo de la inteligencia artificial empresarial, la integración de datos puede convertirse en un obstáculo costoso, a menudo denominado el 'impuesto de integración'. Databricks ha lanzado una nueva iniciativa, OpenSharing, diseñada para eliminar precisamente este problema, haciendo que el acceso a datos para la IA sea más sencillo y asequible.

La propuesta de Databricks se centra en la creación de un ecosistema abierto donde los datos puedan ser compartidos y consumidos de manera más eficiente. Tradicionalmente, las empresas se enfrentan a barreras significativas al intentar unir diversas fuentes de datos para entrenar modelos de IA. Esto implica herramientas costosas, tiempo considerable en la preparación de datos y, a menudo, la necesidad de duplicar datos , lo que incrementa la complejidad y el gasto.

OpenSharing busca cambiar este paradigma al promover estándares abiertos y una arquitectura más fluida. Al permitir que los datos se compartan directamente desde sus ubicaciones de origen, se minimiza la necesidad de complejas transferencias y transformaciones. Esto no solo ahorra tiempo y recursos, sino que también mejora la seguridad y la gobernanza de los datos, ya que se reduce la cantidad de copias de datos en circulación. El objetivo final es democratizar el acceso a los datos para la IA, permitiendo que más empresas, independientemente de su tamaño, puedan aprovechar el poder de la inteligencia artificial sin verse frenadas por las complejidades de la integración.

Fuente Original: https://news.google.com/rss/articles/CBMitAFBVV95cUxQV3N3TlcxQVppMmFJZ2xMZDlHQWYwRHlfemc0bktNTThCbFAxVXQ2QVVSMEVvSW1KTzJYYUxxVFJNWDNqakt3U1F2ZGtXZTBJRGZuaGNmM3JnbDRCVTctV3N5dWp4WENWTWxVaWZaUXljbUdvMzN4ZzZzbk1vVEd3VWE5elN2T3ZVOGpsV0JwaU8ydEMwZUYtbXJsODRnRWE3N2hickF4cGJIQlhxMUJkRDg5UDY?oc=5

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AI Agents to Shop and Pay OpenAI and Visa Partnership

Get ready for a major shift in online shopping! OpenAI is integrating Visa's payment network directly into ChatGPT, paving the way for AI agents to make purchases on your behalf. This exciting new partnership, announced at the Visa Payments Forum, means that AI agents within OpenAI's products could soon be able to shop and pay at virtually any of the millions of merchants worldwide that accept Visa, provided you give them your permission.

Imagine telling ChatGPT to find you wireless headphones under $150 or to reorder paper towels. The AI agent would then be able to complete the transaction. Visa is providing the essential infrastructure for this, including tokenised card credentials specifically for AI agents, real-time authorisation, agent identification, and robust fraud monitoring – the same sophisticated systems that power over 300 billion transactions annually. Crucially, you'll remain in control, able to set spending limits, approval thresholds, and even restrict which merchants your AI agent can use.

This marks a significant evolution from OpenAI's previous attempt at e-commerce with "Instant Checkout," which struggled with adoption due to a merchant fee and has since been retired. The collaboration with Visa addresses the critical aspects of trust, fraud, and dispute resolution that OpenAI found challenging. It's a strategic move for both companies in a competitive landscape where major players like Mastercard, Google, and Amazon are all vying to own the moment an AI agent makes a purchase. While this functionality is still in its early stages with no confirmed launch date or pricing, the potential for a seamless, AI-driven shopping experience is immense. However, important questions remain regarding how losses will be handled in case of errors or disputed charges, and how consumers will ultimately adapt to letting AI complete transactions without direct oversight.

Fuente Original: https://thenextweb.com/news/openai-visa-chatgpt-agentic-commerce-payments

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IA de Avast Descubre Vulnerabilidades Ahora Privada

AISLE, la prometedora startup de ciberseguridad fundada por el ex-CEO de Avast, Ondrej Vlcek, ha lanzado Snapshot, una solución innovadora diseñada para empresas con estrictos requisitos de privacidad y cumplimiento normativo. A diferencia de los servicios basados en la nube, Snapshot se implementa directamente en la infraestructura local del cliente, ya sea en su nube privada, centro de datos o incluso en entornos completamente aislados (air-gapped). Esto garantiza que el código fuente y los datos de seguridad nunca abandonen el control de la organización.

Este producto se dirige específicamente a sectores regulados como bancos, contratistas de defensa y agencias gubernamentales, que enfrentan normativas rigurosas de soberanía de datos. En un panorama donde las vulnerabilidades (CVEs) aumentan rápidamente y las herramientas de IA como el modelo Mythos de Anthropic demuestran una capacidad sin precedentes para detectar fallos de seguridad, la propuesta de AISLE es especialmente relevante. La compañía afirma haber descubierto más de 225 CVEs en proyectos de código abierto populares, incluyendo todas las vulnerabilidades 'zero-day' de OpenSSL reportadas en enero de 2026, algunas de las cuales habían permanecido sin detectar durante décadas. AISLE incluso lidera el índice de referencia de detección de vulnerabilidades de UC Berkeley en varias métricas clave.

Snapshot funciona combinando análisis de código estático basado en IA con 'fuzzing' guiado por IA para identificar vulnerabilidades. Luego, prioriza estos hallazgos según su impacto en el negocio, con una tasa de falsos positivos inferior al 5%. Una de las ventajas competitivas de AISLE es su enfoque eficiente en el uso de modelos de IA, seleccionando el modelo más adecuado para cada tarea, lo que, según afirman, ofrece una eficiencia de costos hasta 10 veces superior en comparación con modelos más grandes como Mythos. Esta capacidad de despliegue local llena un vacío crucial, especialmente para organizaciones que no pueden acceder a modelos de IA externos debido a restricciones de datos, ofreciendo una solución robusta y controlada.

Fuente Original: https://thenextweb.com/news/aisle-snapshot-on-prem-vulnerability-detection-regulated-enterprises

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Vulnerabilidad RoguePlanet en Microsoft Defender Expuesta

Un investigador de seguridad conocido como Nightmare Eclipse ha revelado una nueva vulnerabilidad de día cero en Microsoft Defender denominada "RoguePlanet", que afecta a sistemas Windows 10 y 11 completamente actualizados. Esta falla de seguridad permite a los atacantes obtener privilegios de SISTEMA mediante una condición de carrera en el antivirus de Microsoft, lo que representa un riesgo significativo para millones de usuarios. El exploit fue publicado apenas horas después de que Microsoft lanzara su actualización de Patch Tuesday más grande de la historia, en la que corrigió dos vulnerabilidades previamente divulgadas, pero no esta nueva amenaza.

El investigador compartió una prueba de concepto del exploit en su propio repositorio Git después de que GitHub y GitLab eliminaran sus repositorios anteriores a petición de Microsoft. Nightmare Eclipse advirtió que el exploit funciona mediante una condición de carrera, lo que significa que su efectividad puede variar según el sistema, aunque en algunos equipos ha logrado una tasa de éxito del 100%. La firma de ciberseguridad ThreatLocker confirmó la viabilidad del exploit tras reproducirlo exitosamente en sus pruebas con sistemas Windows 11 totalmente actualizados con el parche KB5094126 instalado.

Originalmente, RoguePlanet fue desarrollado como una vulnerabilidad de ejecución remota de código que explotaba el manejo de archivos alojados en recursos compartidos SMB remotos por parte de Microsoft Defender. El ataque requería que la víctima abriera un archivo VHD o VHDX en un servidor SMB remoto, lo que resultaba en que Defender sobrescribiera sus propios archivos y, en consecuencia, permitiera la ejecución remota de código. Sin embargo, Microsoft endureció silenciosamente las defensas de Defender a mediados de mayo al parchear la API "mpengine!SysIO*", bloqueando así los ataques de tipo junction.

Según el investigador, reescribir RoguePlanet para que funcionara nuevamente después de este parche silencioso fue extremadamente difícil, y por ahora no está claro si la vulnerabilidad está limitada a la escalada de privilegios locales o si puede convertirse nuevamente en una vulnerabilidad de ejecución remota de código. ThreatLocker recomienda que las organizaciones utilicen listas de aplicaciones permitidas para prevenir la ejecución del exploit, proporcionando una capa efectiva de protección contra este tipo de ataques mientras Microsoft trabaja en una solución definitiva.

Fuente Original: https://it.slashdot.org/story/26/06/10/2053232/microsoft-defender-rogueplanet-zero-day-grants-system-privileges?utm_source=rss1.0mainlinkanon&utm_medium=feed

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GitHub Disables npm Install Scripts Against Attacks

GitHub has announced a significant security enhancement aimed at protecting developers from supply chain attacks. The platform will now disable npm install scripts by default, marking a major shift in how package installations are handled within the JavaScript ecosystem. This move comes as a direct response to the growing threat of malicious code execution during package installation processes.

Supply chain attacks have become increasingly sophisticated, with threat actors exploiting the automatic execution of install scripts to compromise development environments. These scripts, which traditionally run automatically when packages are installed, have been weaponised to steal credentials, inject backdoors, and compromise entire development pipelines. By disabling these scripts by default, GitHub aims to create a more secure baseline for developers whilst still allowing legitimate use cases through explicit opt-in mechanisms.

The change represents a crucial step towards enhancing software security in an era where artificial intelligence models are increasingly being deployed to discover vulnerabilities. As AI-powered threat detection becomes more prevalent, organisations must adopt proactive security measures to stay ahead of potential exploits. This initiative by GitHub demonstrates the industry's commitment to addressing security concerns at their source, rather than merely reacting to incidents after they occur.

Developers will need to adapt their workflows to accommodate this change, but the trade-off in enhanced security is expected to be well worth the adjustment period. The decision underscores the importance of balancing functionality with security in modern software development practices, particularly as the threat landscape continues to evolve.

Fuente Original: https://thehackernews.com/2026/06/github-to-disable-npm-install-scripts.html

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TensorWave IA Sin Nvidia con Apoyo de AMD

En un movimiento audaz para desafiar el dominio de Nvidia en la inteligencia artificial, TensorWave, un proveedor de servicios en la nube especializado en hardware de AMD, ha asegurado una financiación de Serie B de 350 millones de dólares. La ronda, liderada por AMD y el fondo de cobertura Magnetar Capital, valora a la startup con sede en Las Vegas en 1.550 millones de dólares, lo que representa un crecimiento significativo desde su valoración de hace un año.

Fundada en 2023, TensorWave se presenta como una alternativa directa a la infraestructura de IA dominada por las GPUs de Nvidia. El objetivo declarado de la empresa es restaurar la competencia en el mercado. Con esta nueva inyección de capital, TensorWave planea expandir su capacidad en centros de datos y adquirir más chips, c omplementando su despliegue actual de aproximadamente 8.000 aceleradores AMD Instinct MI325X. Esta financiación sigue a una ronda de Serie A de 100 millones de dólares en mayo de 2025, también co-liderada por los mismos inversores.

La participación de AMD como inversor principal y proveedor de chips es particularmente notable. AMD está utilizando su balance para fortalecer a un comprador clave de sus aceleradores y, al mismo tiempo, construir un contrapeso a Nvidia, replicando una estrategia que Nvidia ha empleado previamente invirtiendo fuertemente en startups de IA. TensorWave entra en un mercado altamente competitivo y con altas demandas de capital, donde otras empresas como CoreWeave y Nebius también alquilan capacidad de cómputo para IA, pero dependen casi exclusivamente de hardware de Nvidia. El éxito de TensorWave radicará en convencer a los clientes de que la necesidad de una segunda fuente de hardware es lo suficientemente fuerte como para justificar el cambi o.

Fuente Original: https://thenextweb.com/news/tensorwave-350m-series-b-amd-nvidia-rival

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Coheres North Mini Code Open-Source Agent For Coding

For engineering teams looking to build agentic coding pipelines, Cohere has released a significant open-source alternative: North Mini Code. This new model is designed specifically for software engineering tasks, moving beyond general-purpose models. It boasts impressive capabilities, including advanced tool-use, interleaved thinking for complex multi-step operations, and the ability to analyse and map system architectures, review code across vast codebases, and handle terminal-based agentic tasks.

A key feature of North Mini Code is its large context window of 256,000 tokens, allowing it to process substantial multi-file projects in a single go. This makes it particularly adept at tasks like architecture mapping and code review. The model has been trained on real-world terminal environments, as evidenced by its performance on the Terminal-Bench v2 benchmark, which tests agents in practical shell interactions rather than just synthetic code generation.

Technically, North Mini Code is a sparse mixture-of-experts (MoE) model. While it has a total of 30 billion parameters, only 3 billion are active per token, making its inference compute requirements comparable to a much smaller model. This efficiency allows it to run on a single H100 GPU, and even demonstrated on a Mac Studio. Cohere trained the model using a multi-stage process of supervised fine-tuning and reinforcement learning, focusing on verifiable rewards across a wide array of coding tasks and utilising multiple agent scaffolds for robustness. This approach aims to provide a more flexible and powerful agentic coding experience compared to proprietary, managed models.

Fuente Original: https://venturebeat.com/technology/cohere-open-sources-a-coding-agent-that-runs-on-a-single-h100

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Problema Infra AI Costo Oculto y Solucion Ingenieril

La infraestructura de inteligencia artificial (IA) enfrenta un desafío financiero masivo que va más allá de la inversión inicial en hardware. Si bien la adquisición de GPUs y los acuerdos de compra de energía representan gastos de capital significativos, el verdadero problema financiero radica en los costos recurrentes de mantener estos clústeres operativos y saludables. Estos gastos operativos, a menudo pasados por alto, se han convertido en uno de los centros de costos ocultos más grandes de la construcción de IA, y su crecimiento supera al de la inversión de capital.

El mantenimiento de la infraestructura de IA implica tareas poco glamorosas pero esenciales, como la detección y remediación de fallos en nodos de GPU, la reprogramación de contenedores para evitar hardware degr adado y la monitorización constante de la utilización de recursos. Estas labores, que requieren ingenieros altamente cualificados, escalan linealmente con el tamaño del clúster. Esta dinámica genera un problema estructural de márgenes, transformando la atractiva narrativa de inversión en IA en una preocupación financiera significativa.

Hasta hace poco, las soluciones para estos problemas operativos se limitaban a herramientas internas y personalizadas de los grandes operadores, inaccesibles para la mayoría. Sin embargo, el panorama está cambiando gracias a ingenieros como Shashidhar Bhat, quien ha desarrollado soluciones de software innovadoras para optimizar la capa operativa. Su trabajo, que abarca desde plugins personalizados para una mejor gestión de GPUs hasta lógica de auto-reprogramación de contenedores, está siendo implementado y probado a gran escala. En ByteDance, el hogar de TikTok, su sistema automatizado OpenSkill ha logrado reducir el tiempo de inac tividad de las GPUs en un impresionante treinta y cinco por ciento en uno de los despliegues de Kubernetes más grandes del mundo.

Además de sus contribuciones internas, Bhat ha compartido sus innovaciones en el ámbito de código abierto. Es un contribuyente activo a Kubewharf Katalyst, un proyecto que aborda la gestión conjunta de recursos de CPU y GPU. Su trabajo en Katalyst y en el planificador de Kubernetes Carbon-Kube, centrado en la eficiencia energética, demuestra un enfoque riguroso y metodológico que está influyendo en la comunidad. La convergencia de su trabajo interno de producción con sus aportaciones a código abierto subraya la solidez y relevancia de sus soluciones. La capa operativa de la infraestructura de IA es una frontera emergente para la optimización de márgenes, y el trabajo de ingenieros como Bhat está sentando las bases para que las empresas adopten soluciones eficientes y sostenibles en los próximos años.

Fuente Original: https://thenextweb.com/news/2-trillion-ai-infrastructure-problem-shashidhar-bhat

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Vulnerabilidad Critica en Linux por Un Solo Caracter

Un simple signo de exclamación mal colocado ha sido responsable de una vulnerabilidad de alta severidad en el kernel de Linux, capaz de permitir que usuarios no privilegiados escalen sus permisos hasta obtener acceso root completo al sistema. Esta falla, identificada como CVE-2026-23111, demuestra cómo un único error tipográfico en el código puede convertirse en una seria amenaza de seguridad.

La vulnerabilidad se encuentra en nf_tables, un subsistema del kernel de Linux encargado de proporcionar capacidades de filtrado de paquetes y gestión de reglas de firewall. Este componente ha reemplazado a sistemas más antiguos como iptables, ip6tables, arptables y ebtables. El error tipográfico introducido en el código generó lo que se conoce como una vulnerabilidad de uso después de liberación (use-after-free), una clase de fallo que corrompe la memoria al colocar código malicioso en direcciones de memoria que no han sido limpiadas adecuadamente de su contenido anterior.

La explotación funciona interrumpiendo el proceso de eliminación de veredictos dentro del framework nf_tables. Los veredictos determinan si un paquete coincide con una regla que requiere que se realice cierta acción. El exploit manipula elementos comodín conocidos como catchall, que actúan como alternativa cuando una búsqueda no coincide con ningún otro elemento del conjunto. Al alterar el proceso de eliminación y los contadores de referencia, el exploit puede decrementar variables de forma arbitraria y eliminar estructuras de memoria mientras otros objetos aún apuntan a ellas, lo que permite la escalada de privilegios.

Aunque la vulnerabilidad fue corregida en febrero de 2026, desde entonces han surgido múltiples pruebas de concepto de explotación. FuzzingLabs publicó una en abril, y posteriormente Exodus Intelligence desarrolló otra que funciona específicamente en sistemas Debian y Ubuntu. Este incidente subraya la importancia de mantener los sistemas Linux actualizados y la necesidad de revisiones exhaustivas del código del kernel para prevenir errores aparentemente insignificantes que pueden tener consecuencias graves para la seguridad.

Fuente Original: https://it.slashdot.org/story/26/06/09/181245/high-severity-vulnerability-in-linux-caused-by-a-single-errant-character?utm_source=rss1.0mainlinkanon&utm_medium=feed

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