Nueva York detiene centros de datos El futuro de la IA

¡Atención, entusiastas de la tecnología y ciudadanos preocupados! Nueva York ha dado un paso sin precedentes al convertirse en el primer estado de EE. UU. en imponer una moratoria de un año a la construcción de nuevos centros de datos de gran envergadura. Esta decisión, liderada por la gobernadora Kathy Hochul, busca abordar las crecientes preocupaciones sobre el impacto de estas instalaciones en la vida de los neoyorquinos.

La pausa, que afecta a centros de datos que consumen 50 megavatios o más, surge de una serie de problemas medioambientales y económicos. Según Hochul, la proliferación de centros de datos, cruciales para el auge de la inteligencia artificial, está provocando un aumento en las facturas de electricidad para los hogares, agotando los recursos hídricos del estado y afectando desproporcionadamente a las comunidades que los albergan. Como medida adicional, la gobernadora también planea impulsar legislation para eliminar las exenciones de impuestos sobre las ventas de las que actualmente disfrutan estos centros.

Es importante entender la letra pequeña de esta moratoria. El Departamento de Conservación Ambiental de Nueva York dejará de emitir permisos discrecionales que aún no hayan sido considerados completos durante el período de congelación. Las solicitudes ya en proceso seguirán adelante, pero las nuevas deberán esperar. Paralelamente, se está elaborando una Declaración de Impacto Ambiental Genérica para establecer estándares consistentes para los futuros centros de datos y evaluar a fondo sus efectos constructivos y operativos. La moratoria finalizará una vez que estos estándares sean definidos. Esta medida se diferencia de un proyecto de ley más amplio que buscaba regular instalaciones de 20MW o más, que aún está pendiente en la legislatura. La decisión de Hochul responde a la presión pública y a la necesidad de actuar ante el considerable número de grandes cargas energéticas, incluyendo centros de datos, que ya están en cola para conectarse a la red eléctric a de Nueva York.

La situación no es exclusiva de Nueva York. A nivel nacional, la construcción de centros de datos enfrenta un escrutinio creciente, con una mayoría de estadounidenses oponiéndose a su ritmo de desarrollo. A nivel internacional, Europa también está lidiando con desafíos similares, con Dinamarca pausando las conexiones a la red debido a la alta demanda. Esta moratoria neoyorquina es un claro mensaje en el debate sobre cómo equilibrar la innovación tecnológica con la sostenibilidad y el bienestar ciudadano.

Fuente Original: https://thenextweb.com/news/new-york-first-state-data-centre-moratorium

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Groks XAI Storage Git Repositories Exposed

It appears that Grok's build system has a rather… enthusiastic approach to data management. Instead of just uploading the specific files it needs to read, it's been confirmed that the entire Git repositories are being sent to xAI's storage. This is a significant point of concern, moving beyond the initial understanding that only selected data was being transferred.

This discovery raises immediate questions about data security and privacy. When an entire repository is uploaded, it means not just the code itself but also potentially sensitive information like commit history, branch names, developer information, and any other data contained within the `.git` directory. This is a much broader data exposure than initially anticipated and warrants a closer look at the implications for intellectual property and potential security vulnerabilities.

The implications are far-reaching. Developers and organisations relying on Grok should be acutely aware that their complete project history, including potentially sensitive metadata, is now residing in xAI's storage. This is a critical update for anyone using or considering Grok, highlighting the importance of understanding precisely what data is being handled and where it's going. The focus now shifts from what AI *reads* to what AI *stores*, and in this case, it's storing a whole lot more than expected.

Fuente Original: https://thehackernews.com/2026/07/grok-build-uploads-entire-git.html

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Microsoft Escalando Agentes IA para Empresas

Microsoft está liderando la carga en la implementación de agentes de Inteligencia Artificial a una escala empresarial masiva, utilizando su plataforma Foundry para potenciar miles de empresas y sus propios copilotos. Este artículo explora los desafíos únicos de llevar los agentes de IA de un prototipo a la producción y las soluciones que Microsoft ha desarrollado para asegurar su fiabilidad y escalabilidad.

El principal descubrimiento de Microsoft es que en la producción, no es el modelo de IA en sí lo que falla, sino toda la maquinaria que lo rodea: la gestión de datos, las interacciones con herramientas externas, el manejo de usuarios reales y la adaptación a un entorno cambiante. La transición de los chatbots tradicionales a agentes capaces de realizar acciones significativas en nombre del usuario ha elevado drásticamente el listón de calidad y fiabilidad. Un prototipo puede ser fácil de construir, pero la producción revela fallos inesperados, datos obsoletos, nuevos casos de borde y cambios sutiles en el comportamiento del modelo que pueden tener consecuencias graves para un negocio.

La clave del éxito de Microsoft reside en el concepto de “arnés” (harness), que es todo lo que rodea al modelo de IA. Este arnés es tan crucial como el propio modelo y consta de varias capas: la capa de inferencia para acceder a diversos modelos, el runtime del agente para orquestar tareas y llamadas a herramientas, una capa de observabilidad y gobernanza para monitorear y controlar flotas de agentes, una capa de identidad para otorgar a los agentes identidades y permisos propios, y fundamenta lmente, una capa de contexto. Esta última es la que permite a los agentes acceder a la vasta y heterogénea información empresarial de manera efectiva. Microsoft ha abordado el problema de la recuperación de información mediante un enfoque de “recuperación como sub-agente”, donde la recuperación de datos es un proceso iterativo y autónomo, no una simple consulta de un solo paso.

Además, para que los agentes puedan actuar de forma responsable, se les dota de una identidad propia dentro de los sistemas empresariales y de una superficie de acción concreta, como el acceso a correos electrónicos o calendarios. La evaluación continua y basada en rúbricas específicas del caso de uso es otro pilar fundamental. Esto permite no solo detectar cuándo algo cambia, sino también verificar si el agente está actuando correctamente, algo que las métricas genéricas no pueden asegurar. El “Agent Optimizer” de Microsoft utiliza estas rúbricas para mejorar automáticament e los agentes, creando un bucle de auto-mejora.

La lección principal para otras organizaciones es que el arnés del agente, incluyendo la recuperación de información, la capacidad de acción y las salvaguardias, deben ser considerados capas de primera clase desde el inicio. El futuro, según Microsoft, apunta a agentes cada vez más autónomos, capaces de aprender del usuario y actuar proactivamente, llevando capacidades que antes requerían desarrolladores a un uso generalizado.

Fuente Original: https://blog.bytebytego.com/p/how-microsoft-ships-ai-agents-at

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Linus Torvalds Defiende C sobre Rust y IA

En la Open Source Summit India 2026, Linus Torvalds, creador del kernel de Linux, compartió su visión sobre las herramientas de desarrollo modernas, el lenguaje Rust y el papel de la inteligencia artificial en la revisión de código. Con su característico estilo directo, Torvalds se describió como un desarrollador minimalista que prefiere trabajar con personas en lugar de herramientas complejas, utilizando principalmente Git y correo electrónico para su trabajo diario.

Respecto al creciente entusiasmo por Rust en el desarrollo del kernel de Linux, Torvalds adoptó una postura cautelosa y realista. Aunque reconoce que Rust es interesante, rechazó la idea de que este lenguaje vaya a dominar el mundo del desarrollo. Para él, C sigue siendo una herramienta mucho más simple y poderosa. Torvalds expresó mayor entusiasmo por las herramientas de verificación automatizada de código C, como los sistemas de revisión de parches y herramientas como Sashiko, que permiten comprobar la calidad del código antes de su integración.

Una de las críticas más importantes que Torvalds dirigió hacia Rust es que, si bien este lenguaje soluciona algunos errores simples de memoria que pueden ocurrir en C, no corrige los errores de lógica. El lenguaje no piensa por el programador, y cuando se escribe código incorrecto, el resultado será incorrecto independientemente del lenguaje utilizado. Esta observación subraya que la calidad del software depende fundamentalmente de la habilidad y el razonamiento del desarrollador, no solo de las características del lenguaje.

Torvalds también señaló las limitaciones de usar Rust en bases de código mixtas con C. Las garantías de seguridad que ofrece Rust solo se aplican en las partes escritas exclusivamente en Rust, y cuando este código interactúa con código C, esas garantías desaparecen. En el kernel de Linux, la mayor parte del código Rust debe comunicarse con el código central escrito en C, que ha sido probado exhaustivamente en todos los entornos posibles y es de mayor calidad precisamente por esa experiencia acumulada. Finalmente, destacó que los errores más importantes y de mayor perfil en el kernel recientemente han sido errores de lógica, no de memoria, demostrando que incluso en subsistemas cuidadosamente mantenidos puede ocurrir mala programación.

Fuente Original: https://linux.slashdot.org/story/26/07/12/2126243/linus-torvalds-on-rust-c-bugs-and-ai-patch-checking-tools?utm_source=rss1.0mainlinkanon&utm_medium=feed

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Economists Demand Urgent Action on AIs Economic Impact

More than 200 leading economists, computer scientists, and technology executives have issued a stark warning about artificial intelligence's potential to dramatically reshape the global economy. In an open letter coordinated by Stanford University's digital economy lab, these experts are calling on institutions and leaders to take immediate action to prepare for what could be the most significant economic transformation since the Industrial Revolution.

The brief but powerful statement emphasises that AI could become "radically more powerful" within the next decade, potentially triggering unprecedented economic changes that unfold far more rapidly than previous technological revolutions. Whilst acknowledging the tremendous opportunities AI presents—including substantial improvements in living standards—the signatories also highlight serious risks, particularly the prospect of large-scale job displacement affecting millions of workers across various sectors.

The letter, consisting of just four carefully crafted sentences, urges policymakers and business leaders to establish the necessary incentives, regulatory frameworks, and institutional structures to ensure AI development benefits society broadly rather than concentrating advantages amongst a select few. The signatories stress the importance of making deliberate, democratic choices about AI's trajectory rather than allowing unregulated market forces to determine outcomes that could leave most citizens behind.

Among the distinguished signatories are 16 Nobel Prize winners, including renowned economists Joseph Stiglitz, Daron Acemoglu, and Simon Johnson. The list also features prominent technology leaders such as former Google CEO Eric Schmidt and LinkedIn co-founder Reid Hoffman, alongside AI pioneer Yoshua Bengio, who separately emphasised that it is "highly plausible" that AI will drastically transform our economies. The diverse group of signatories from both academia and industry underscores the broad consensus about AI's transformative potential and the urgent need for proactive, thoughtful governance.

Fuente Original: https://slashdot.org/story/26/07/13/2210232/over-200-economists-say-we-must-act-now-on-ais-economic-impact?utm_source=rss1.0mainlinkanon&utm_medium=feed

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Vuelo de American Airlines desvia a Tulsa Que paso

El vuelo AAL2754 de American Airlines, un Boeing 737-823 que viajaba de Chicago a Dallas, tuvo que desviarse inesperadamente a Tulsa el 12 de julio de 2026. Este incidente, que movilizó a las autoridades y generó preocupación entre los pasajeros, se debió a una alerta de seguridad a bordo. Aunque los detalles específicos de la alerta no han sido revelados completamente, se sabe que la tripulación actuó de manera rápida y eficiente para garantizar la seguridad de todos a bordo.

El avión aterrizó sin contratiempos en el Aeropuerto Internacional de Tulsa, donde personal de seguridad y de la aerolínea esperaba para atender la situación. Los pasajeros fueron desembarcados de forma ordenada y se les brindó la asistencia necesaria. La aerolínea activó sus protocolos de contingencia para minimizar las molestias a los viajeros, ofreciendo soluciones alternativas para que pudieran continuar su viaje hacia Dallas. La investigación sobre la causa exacta de la alerta de seguridad está en curso para determinar si se trató de un mal funcionamiento técnico o de otra índole.

Este evento resalta la importancia de los procedimientos de seguridad en la aviación y la preparación de las tripulaciones para responder ante cualquier eventualidad. La rápida acción de los pilotos y la eficiencia de los servicios aeroportuarios permitieron gestionar la situación de forma segura y controlada, evitando mayores complicaciones. Se espera que American Airlines ofrezca más información a medida que avance la investigación, pero lo principal es que no hubo heridos y se logró resolver el inconveniente con la menor afectación posible para los pasajeros.

Fuente Original: https://news.google.com/rss/articles/CBMibkFVX3lxTFBJZGFidW1jY0VVT0YwSlA1QWhUa0ZGMk5KT2VjdEx3SzNCS3pYYmJCZlY2NUNHZjZOUzFNZWVMREFjZ1h3OGIzMFRHZkFTUTFMVVNhMUs4TUM3R203VGlTdlNZaDUxZ3huUkJydlRR?oc=5

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Xi Jinpings AI Summit Keynote Chinas Global Governance Play

In a significant move, Chinese leader Xi Jinping is set to deliver the keynote speech at the 2026 World Artificial Intelligence Conference in Shanghai. This marks the first time the Chinese President has personally addressed the nation's premier AI event, signalling a heightened focus on artificial intelligence from the top echelons of power.

The conference, running from July 17th to 20th, also includes a High-Level Meeting on Global AI Governance. While previous years saw the premier handle such events, Xi's direct involvement elevates the conference's stature. This appearance occurs amidst a backdrop of China tightening restrictions on its advanced AI models and facing accusations from the US of intellectual property theft. The event expects a massive turnout, with over 1,400 g uests, including prominent figures from industry, academia, and government, alongside numerous global product unveilings.

The real intrigue lies in the High-Level Meeting on Global AI Governance. China is actively pushing for the establishment of a World AI Cooperation Organization, with Shanghai as its proposed headquarters. Analysts believe Xi will use his keynote to flesh out the details of this initiative. This move is seen as China's counter-proposal to the US's governance strategy, which relies on export controls and restricted entity lists. China's approach appears to be based on membership and offering more accessible AI models at lower costs, particularly appealing to nations hesitant to align solely with the West. This is made more feasible by Chinese AI labs producing competitive models and developing their own hardware to circumvent US restrictions. The increasing rhetorical sparring between the US and China on AI further underscores the geopolitical significance o f this conference, as defining global AI governance grants a substantial strategic advantage.

The choice of Shanghai as the venue is also strategic, reinforcing the city's decade-long effort to establish itself as China's AI hub. While the specifics of Xi's speech remain to be seen and could be general in nature, his presence alone sends a strong domestic message about the paramount importance of AI to the Chinese leadership. The key questions moving forward will be whether a concrete institution is named and whether international players engage with China's proposed governance framework.

Fuente Original: https://thenextweb.com/news/xi-jinping-keynote-world-ai-conference-shanghai-2026

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TCS 8900 Ingenieros IA para Defender el Modelo TI

Tata Consultancy Services (TCS), la gigante india de servicios de TI, está tomando una decisión audaz para asegurar su futuro en la era de la inteligencia artificial. La compañía planea formar un equipo de hasta 8.900 ingenieros de IA "forward-deployed", especialistas con habilidades multifacéticas que trabajan directamente dentro de los negocios de los clientes para asegurar que los modelos de IA sean efectivos en entornos de producción. Esta iniciativa responde a la creciente preocupación en el sector sobre si las empresas que venden horas de ingeniería seguirán siendo relevantes con el avance de la IA generativa.

El CEO de TCS, K Krithivasan, ha enmarcado esta estrategia como una prueba de que la IA, en lugar de destruir empleos, en realidad los crea. El objetivo es convertir entre el 1% y el 1.5% de su vasta base de empleados, que supera los 593.000, en estos ingenieros especializados. La compañía también está explorando adquisiciones estratégicas en los campos de la IA y la ciberseguridad para complementar su crecimiento orgánico. Este movimiento llega en un momento en que TCS ha mostrado una sólida recuperación en su crecimiento de personal y beneficios, con ingresos que aumentaron un 14% y un negocio de IA ya generando ingresos anualizados de 2.600 millones de dólares.

La industria de servicios de TI de la India, valorada en 315 mil millones de dólares, se basa tradicionalmente en la venta de esfuerzo humano. La llegada de la IA generativa plantea un desafío, ya que los clientes esperan que la eficiencia se traduzca en menores costos. TCS está abordando esto no solo mediante la capacitación y el despliegue de ingenieros de IA, sino también considerando adquisiciones estratégicas. Competidores como Accenture, Deloitte y Cognizant ya se están posicionando dentro de ecosistemas de IA más amplios, lo que subraya la importancia de estar cerca de la capa de modelos de IA para capturar valor. El éxito de TCS dependerá de cómo estos ingenieros se tarifiquen y si su negocio de IA puede crecer más rápido que las áreas que podría canibalizar.

Fuente Original: https://thenextweb.com/news/tcs-forward-deployed-ai-engineers-acquisitions

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UE Lanza Plan de Ciberseguridad e Inteligencia Artificial

La Comisión Europea ha dado un paso decisivo en la protección digital del continente al publicar su Plan de Acción sobre Ciberseguridad e Inteligencia Artificial. Esta iniciativa estratégica busca abordar los desafíos emergentes que plantea la rápida evolución tecnológica, estableciendo un marco robusto para proteger las infraestructuras críticas y los datos de los ciudadanos europeos ante las amenazas cibernéticas cada vez más sofisticadas.

El plan representa una respuesta integral de la Unión Europea ante el panorama cambiante de riesgos digitales, donde la inteligencia artificial está transformando tanto las capacidades defensivas como las tácticas de los ciberatacantes. La Comisión reconoce que la IA puede ser utilizada como herramienta tanto para fortalecer la seguridad como para perpetrar ataques más complejos y difíciles de detectar, lo que requiere una estrategia coordinada a nivel continental.

Entre los objetivos principales del Plan de Acción se encuentra el fortalecimiento de la resiliencia cibernética de las instituciones europeas, empresas y ciudadanos. La iniciativa contempla la implementación de medidas preventivas, el desarrollo de capacidades de respuesta rápida ante incidentes y la promoción de la cooperación entre los estados miembros. Además, busca establecer estándares comunes para el uso responsable de la inteligencia artificial en contextos de seguridad.

La publicación de este plan subraya el compromiso de la UE con la soberanía digital y la protección de su espacio cibernético. En un contexto global donde los ataques informáticos representan una amenaza constante para la seguridad nacional, la economía y los derechos fundamentales, esta estrategia busca posicionar a Europa como líder en ciberseguridad. El documento establece directrices claras para la inversión en tecnologías de defensa, la formación de profesionales especializados y el fomento de la innovación en soluciones de seguridad basadas en inteligencia artificial.

Fuente Original: https://news.google.com/rss/articles/CBMi4AFBVV95cUxNM3p4S1JNcmpjQVJFZG1IX3pnZGd6amtOV1Ztcmc4VFFsTmc1bnl3RnJtLU5BVWdwbGJlSXNKMVZXSmw1by1Zc0pQUHJNLXc3ZHZsakh3WEVWUjlYbmJXZUh6WEV4d1BxUkpmVUFweUNZblowWlExU202ZWdkVzQ0SFJQZWItYVB1b0VZMUp3TlkxUFIxTktpeGRvdUl5V0xiV1h4cnhKOVhZeDZUUkkweDdVYU1CeUxhTzhqanpZYUlHbnFyelBVT3VNZ3hIYW5sWTU1TlZ5ZW1ZZkRwQ1NZUw?oc=5

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Linus Torvalds AI Coding Tools Reality Check

Linus Torvalds, the creator of Linux, has provided a candid reassessment of artificial intelligence's impact on programming productivity. Speaking at the Open Source Summit India 2026, Torvalds walked back his earlier claim that large language models could deliver a tenfold increase in developer efficiency, admitting that figure was 'pulled out of my arse' and lacked scientific basis.

The Linux kernel maintainer revealed that the open-source community has been grappling with a flood of AI-generated code submissions of questionable quality. Until early this year, the volume of machine-generated rubbish significantly outweighed genuinely useful contributions. Torvalds explained that poorly crafted AI patches consume considerable human resources, as experienced developers must invest substantial effort verifying whether automated bug reports are legitimate or simply algorithmic hallucinations.

Torvalds emphasised that effective use of AI tools requires human oversight and engagement. He stressed that developers cannot simply use LLMs to identify bugs, generate reports, and submit them without further involvement. The kernel team expects contributors to provide suggested patches and engage in iterative refinement. Many AI-generated fixes, he noted, function as superficial 'band-aid' solutions that address immediate symptoms whilst leaving underlying vulnerabilities lurking, ready to resurface elsewhere in the codebase.

Whilst acknowledging AI's limitations for kernel-level development, Torvalds does find value in using LLMs for personal prototyping projects. He employs them to rapidly test concepts, though the generated code typically requires substantial revision before becoming production-ready. Despite the frustrations, he welcomes AI-discovered security vulnerabilities, even when they prove embarrassing by revealing decades-old bugs. His philosophy rejects shooting the messenger in favour of transparency and improvement.

On a lighter note, Torvalds shared his creative use of AI for personal entertainment, particularly using generative tools to insert Godzilla into travel photographs he sends his children. He concluded his remarks by observing that artificial intelligence offers both valuable and frivolous applications, suggesting that 'Godzilla is a great place to stop' the conversation.

Fuente Original: https://linux.slashdot.org/story/26/07/12/2053201/linus-torvalds-on-ai-junk-patches-humans-and-godzilla?utm_source=rss1.0mainlinkanon&utm_medium=feed

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IA China Copia Modelos Americanos Se Roba el Futuro

Las empresas chinas de inteligencia artificial (IA) están utilizando una técnica llamada 'destilación' para acelerar su desarrollo, y según informes de empresas como Anthropic y OpenAI, esto implica "distilar" los modelos de IA estadounidenses. La destilación consiste en usar un modelo de IA grande y costoso como tutor para entrenar un modelo más pequeño y económico. Al someter al modelo grande a miles de preguntas, las respuestas generadas se utilizan para mejorar el modelo pequeño de forma más eficiente y a menor costo.

Si bien la destilación en sí no es ilegal y se ha practicado durante años en la industria, su uso sin permiso infringe las reglas de las compañías de IA. Las empresas estadounidenses alegan que esta práctica otorga a las empresas chinas una ve ntaja significativa, permitiéndoles acortar la brecha tecnológica. Anthropic, por ejemplo, descubrió una campaña masiva en la que el equipo de IA Qwen de Alibaba utilizó miles de cuentas fraudulentas para interactuar con su modelo Claude, con el fin de mejorar su propia tecnología. Otras empresas chinas como Deepseek, Moonshot y MiniMax también han sido acusadas de tácticas similares.

Investigaciones de universidades chinas también han detectado signos de destilación en modelos nacionales, principalmente extrayendo información de modelos estadounidenses. Esta situación ha llevado a las empresas estadounidenses a presionar al gobierno para que considere esta práctica como un robo de propiedad intelectual que perjudica la competitividad de EE. UU. en la carrera geopolítica de la IA. A pesar de que la destilación también es utilizada por empresas estadounidenses, la escala y la naturaleza sin permiso de su uso por parte de empresas chinas es la principal preocupac ión. Se estima que bloquear estas técnicas podría permitir a Estados Unidos mantener una ventaja de 12 a 24 meses sobre las capacidades chinas.

Fuente Original: https://slashdot.org/story/26/07/11/040239/chinas-ai-companies-may-be-distilling-americas-ai-models?utm_source=rss1.0mainlinkanon&utm_medium=feed

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Open-Source AI Zhipu Founders Bold Vision

In a significant endorsement for the open-source movement in artificial intelligence, the founder of Zhipu, a prominent AI company, has publicly advocated for open-source models over restricted frontier AI. This stance highlights a growing debate within the tech industry regarding the accessibility and development trajectory of advanced AI technologies.

The founder's argument centres on the belief that open-source AI fosters greater collaboration, innovation, and transparency. By making powerful AI models freely available, it allows a broader community of developers, researchers, and businesses to experiment, build upon, and refine these technologies. This collaborative approach, proponents argue, can accelerate progress and lead to more diverse and beneficial AI applications. In contrast, frontier models, often developed and controlled by a few large corporations, can lead to concentration of power and may not fully cater to the varied needs of the global community. The call for open-source AI is seen as a move towards democratising AI development, ensuring that its benefits are more widely shared and its potential risks are more thoroughly scrutinised by a diverse group of experts.

This perspective from Zhipu's founder suggests a potential shift in how leading AI companies view the future of AI development. It signals a recognition that the rapid advancements and ethical considerations surrounding AI may be better addressed through an open and collaborative ecosystem rather than a closed, proprietary one. The implications of this endorsement could extend to how AI research is funded, how talent is attracted, and ultimately, how AI impacts society as a whole.

Fuente Original: https://news.google.com/rss/articles/CBMimwFBVV95cUxNSmY4bXFIdzJiMTg2amhPdFRRYnRuX0lfWHBENmtud0VkUW9POF9CWjRUcHJBQ3RKdy1HTl9xN1FjY29ZYnl4bVMyQl9zdkJzUDJKWTlrbENhN3pCakJVcGtLNUpOLW9teWEtc3ZVbGFvS1JNYW1Pdmw0OC1BMjJBWnNsUnJIMWRBV0luUGZkdXdRdTVNdElkZzQtcw?oc=5

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Alerta de Seguridad Vulnerabilidad NPM y Jscrambler Revelada

Una reciente vulnerabilidad ha sacudido el mundo del desarrollo, afectando a la popular biblioteca de JavaScript, Jscrambler, en su versión 8.14.0 distribuida a través de NPM. Lo alarmante de este incidente es que, durante el proceso de instalación de esta versión comprometida, se detectó la descarga e instalación de un ladrón de información (infostealer) escrito en Rust. Esto significa que, al intentar utilizar o actualizar Jscrambler, los desarrolladores sin saberlo podían estar exponiendo sus sistemas a malware diseñado para robar datos sensibles.

La implicación d irecta de este hallazgo es un serio riesgo para la seguridad de los proyectos que utilizaban o actualizaron a esta versión específica de Jscrambler. Los infostealers son programas maliciosos diseñados para buscar y exfiltrar información confidencial como credenciales de acceso, datos bancarios, claves de cifrado y otros tipos de información personal o corporativa. La integración de este malware en el proceso de instalación de una herramienta legítima como Jscrambler es una táctica de ataque sofisticada que puede pasar desapercibida fácilmente por los usuarios.

Este incidente subraya la importancia crítica de mantener una vigilancia constante sobre las dependencias de software y las cadenas de suministro. Incluso las bibliotecas de seguridad reconocidas pueden verse comprometidas, y la confianza ciega en las herramientas puede tener consecuencias graves. Es fundamental que los desarrolladores implementen prácticas de seguridad rigurosas, como la verificación de la integridad de los paquetes, el uso de herramientas de análisis de dependencias y la aplicación de políticas de seguridad estrictas para mitigar este tipo de riesgos. La rápida identificación y divulgación de esta vulnerabilidad por parte de los investigadores de seguridad es un recordatorio de la naturaleza dinámica y a menudo peligrosa del panorama de ciberseguridad.

Fuente Original: https://thehackernews.com/2026/07/compromised-jscrambler-8140-npm-release.html

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FSF Bloquea Botnets Masivas con Reaction

La Free Software Foundation (FSF) ha estado enfrentando durante casi dos años un bombardeo constante de rastreadores web, muchos de ellos dedicados agresivamente a extraer datos de entrenamiento para modelos de inteligencia artificial. La situación alcanzó un punto crítico cuando una botnet que controlaba aproximadamente cinco millones de direcciones IP atacó uno de sus sistemas durante seis meses completos en 2025. Los administradores de sistemas de la FSF consideran estos ataques como verdaderos ataques de denegación de servicio distribuidos (DDoS).

Para combatir esta amenaza, el equipo técnico de la FSF identificó patrones anormales en el comportamiento de los rastreadores, lo que les permitió crear expresiones regulares específicas. Al analizar estas expresiones, obtuvieron extensas listas de direcciones IP sospechosas. La investigación reveló algo preocupante: algunos rastreadores estaban utilizando botnets de direcciones IP residenciales para acelerar el raspado de datos y evitar la detección. Tras investigar qué tipo de botnets podrían estar generando este tráfico, sospecharon de la botnet "Vo1d", compuesta por televisores inteligentes que ejecutaban aplicaciones comprometidas. Posteriormente confirmaron que al menos parte del tráfico malicioso en GNU Savannah provenía de la botnet Vo1d/Popa.

Inicialmente, implementaron sus expresiones regulares en fail2ban, pero rápidamente alcanzaron el límite máximo de reglas que podían añadirse al firewall UFW en sus sistemas, experimentando degradación del rendimiento alrededor de las 65,000 reglas. La solución llegó cuando descubrieron ipset, que les permitió configurar fail2ban para añadir direcciones IP a conjuntos de IP. Con ipset lograron construir conjuntos mucho más grandes sin encontrar inestabilidad, incluso con hasta cinco millones de reglas.

El verdadero punto de inflexión fue el descubrimiento de un proyecto prometedor llamado "reaction", desarrollado por ppom en Framagit de Framasoft. Después de enfrentar problemas de escalabilidad con su implementación inicial, desarrollaron una versión mucho más rápida donde el proceso de apagado de reaction exportaba los conjuntos de IP al disco y el proceso de inicio los restauraba. Esto permitió reinicios casi instantáneos del servicio para aplicar nuevas reglas. La FSF compartió sus configuraciones en la wiki de reaction para que toda la comunidad pudiera beneficiarse. El administrador de sistemas enfatiza que aunque muchos conocen fail2ban, no suficientes personas conocen reaction, una herramienta que actualmente realiza la mayor parte del trabajo automatizado para mantener sus sitios en línea.

Fuente Original: https://news.slashdot.org/story/26/07/11/0450256/how-the-fsf-sysadmins-are-blocking-botnets-with-reaction?utm_source=rss1.0mainlinkanon&utm_medium=feed

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