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Quién está detrás de Claude: cómo exempleados de OpenAI construyeron el equipo de Anthropic
Anthropic nació de un grupo de antiguos empleados de OpenAI. El éxito de Claude no se debe solo a Dario y Daniela Amodei, sino a investigadores que moldean el carácter y la seguridad del modelo.

ChatGPT ayuda a diseñar el controlador de una máquina expendedora con 32 zumos
Un autor de Habr mostró su conversación con ChatGPT, donde el modelo aclara requisitos y propone la arquitectura de un controlador para una máquina de zumos, de NFC y LTE a bombas y pantalla.

Pervaya Forma incorpora MCP para configurar procesos BPM mediante un agente de IA
La plataforma BPM rusa Pervaya Forma ha implementado el Model Context Protocol: ahora se pueden configurar categorías, formularios y procesos de negocio conversando con un agente de IA.

OpenAI, Google y Anthropic aceleran la carrera de modelos de IA, pero el mercado ya está cansado del ruido
En febrero de 2026, los principales laboratorios de IA lanzaron decenas de modelos. La noticia no son los récords en benchmarks, sino la caída de precios, el auge del open source y el bajo ROI empresarial.

Resilience: la IA ha acelerado los ciberataques y reduce a minutos el margen de reacción de los defensores
Informes de Resilience, IBM y ReliaQuest indican que la IA generativa no inventó nuevos tipos de ataque, pero aceleró de forma drástica el phishing, las intrusiones y el fraude, y dejó a los defensores solo minutos.

Por qué las redes neuronales no predicen el mercado de la Bolsa de Moscú y dónde el ML sí ayuda a los traders
Un análisis del ML en el trading muestra por qué las redes neuronales fallan al predecir precios, pero ayudan a detectar regímenes de mercado, filtrar operaciones y calcular costes.

Habr AI: los agentes LLM autoorganizados superan en un 14% a los sistemas jerárquicos
Un experimento con 25.000 tareas muestra que los agentes LLM rinden más sin roles impuestos: autoorganizarse, elegir especialidad y poder no participar mejora la calidad.

Un autor de Habr AI propone construir una IA determinista en un MacBook Air en lugar de competir por GPU
Habr publica un manifiesto contra la carrera de las GPU: su autor afirma que un núcleo de IA determinista en Rust con lógica O(1) puede funcionar en local en un MacBook Air y reducir las alucinaciones.

Los agentes de IA cambian el ciclo de desarrollo: dónde se comprime Scrum y dónde sigue haciendo falta una persona
Los agentes de IA aceleran el desarrollo, pero no de forma uniforme: en proyectos nuevos el control pasa a la observabilidad, en el código legacy gana peso la validación y la regulación no perdona errores.

FSBio presenta Metabolic AI Runtime, una arquitectura de IA basada en la «homeostasis» en lugar de en prompts empáticos
FSBio sostiene que la empatía real es imposible en los Transformer convencionales y propone Metabolic AI Runtime, con estado interno, memoria y «voluntad».

Lansoft señala las tecnologías de IA que llegarán a producción en 2026
El análisis de Lansoft sitúa a los transformers optimizados como principal candidato a producción en 2026, mientras el ML cuántico y las BCI masivas siguen fuera de la práctica.

AiConf 2026 cambia de formato: interacción, networking y trabajo práctico en lugar de charlas
AiConf 2026 abandona el papel de conferencia de IA convencional y apuesta por formatos interactivos, trabajo conjunto y networking para que los asistentes se vayan con decisiones, no con apuntes.

Cómo ve ecom.tech la alianza entre IA, analistas y 1C: qué funciona ya y dónde están los riesgos
ecom.tech mostró cómo la IA se integra en el ecosistema 1C, desde la búsqueda semántica y la revisión de código hasta los bots de soporte en vídeo. Sin el control de un analista, estas herramientas crean una peligrosa il

Raft analiza dónde MCP y Thin MCP añaden latencia innecesaria a los agentes de IA
Raft comparó cinco arquitecturas para agentes de IA y concluyó que la principal causa de los retrasos a menudo no es Python ni HTTP, sino el número de saltos entre servicios y el modelo de interacción.

Anthropic filtra por error el código fuente de Claude Code a través de los source maps de npm
Los archivos .map de un paquete npm expusieron el código interno de Claude Code: modo multiagente, «sueños» de memoria, funciones ocultas y un modo encubierto para open source.

DeepSeek V4 llega centrada en el precio y las tareas cotidianas: análisis y primeras pruebas
DeepSeek V4 se presenta como una alternativa asequible a los chatbots de primera línea. Los primeros análisis elogian su precio, su solidez en el día a día y su avance claro.

EVRAZ implanta una red neuronal para calentar acero y reducir el consumo de gas en su tren de laminación
EVRAZ ha incorporado en la laminación en caliente de NTMK un sistema de recomendaciones con gemelo digital de los hornos: sugiere el modo de calentamiento de los planchones y ayuda a reducir el gas.

Turnitin y OpenAI pierden la partida: por qué los detectores de IA ya no distinguen a las personas de los modelos
Los modelos de lenguaje imitan tan bien el estilo humano que los detectores de IA son casi una moneda al aire: fallan, acusan a inocentes y protegen cada vez peor la educación y la red.

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OpenAI, Microsoft y LinkedIn apuntan a la misma tendencia: escribir prompts precisos ya es una habilidad laboral, y las peticiones vagas perjudican tanto la respuesta como la contratación.

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Timeweb Cloud explica cómo funcionan los filtros de detección de contornos, de Roberts al detector de Canny
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La editorial Piter publica un libro sobre IA conversacional y chatbots que funcionan de verdad
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SpeShu.AI explica cómo buscar trabajo en IA mientras crecen las vacantes en Rusia
SpeShu.AI señala una paradoja: las vacantes con habilidades de IA en Rusia subieron a 16,5 mil en un trimestre, pero la competencia y los cientos de candidaturas dificultan la contratación.

Opus 4.7 de Anthropic gasta más tokens: inflación oculta con los mismos precios
En Opus 4.7 de Anthropic, un mismo texto puede requerir bastantes más tokens que en Opus 4.6. Con precios sin cambios, supone un aumento discreto pero real del gasto en la API.

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Alfa-Bank describió un experimento con GLM-5: un tech lead, un analista y un product manager llevaron a producción un servicio de RR. HH. en pocas semanas, pero el cuello de botella fue Git, no la IA.

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