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Agente Metabólico vs. LLM: el depredador fue más allá de la prueba y hackeó el compilador
En una prueba de resistencia a la manipulación, el Agente Metabólico resistió y hackeó por cuenta propia un compilador vecino, mientras que un LLM clásico abandonó la respuesta correcta ante la primera presión.

Un crítico analizó un estudio del laboratorio de neurociencia de Sber sobre AI y encontró errores metodológicos
Un autor independiente estudió el artículo del Laboratorio de Neurociencia y Comportamiento Humano de Sber sobre el impacto de AI en los juicios morales — y encontró errores en la interpretación de los datos.

La extensión de Chrome ChatGPT Multi Pane replica la lógica de Codex sin límites ni costes extra
Un desarrollador creó una extensión de Chrome que añade varios chats paralelos a ChatGPT — en la práctica, es un equivalente de Codex, pero sin suscripción de pago ni límites estrictos.

graphlens-mcp construye un grafo de código con un solo comando y reduce el uso de tokens entre 10 y 23 veces
El nuevo servidor MCP graphlens-mcp normaliza código fuente en Python, TypeScript, Go, Rust y PHP en un grafo tipado y reduce el coste del análisis de dependencias para agentes de AI entre 10 y 23 veces frente a grep.

Desarrollador creó un simulador de lectura de código — y se encontró con el no determinismo del LLM
El deseo de leer y explicar más rápido el código ajeno llevó a crear un simulador en el que un LLM evalúa las explicaciones — pero lograr que el modelo diera evaluaciones consistentes y justas resultó inesperadamente dif

Lifemodel: arquitectura de un agente de AI con latido, deseos y un parlamento de motivos
Un desarrollador en Habr describió la arquitectura de lifemodel — un agente de AI con ciclo de heartbeat, deseos y un parlamento de motivos que actúa de forma proactiva sin comandos del usuario.

Un indie hacker construyó el sitio perfecto en Next.js sobre AI — y se quedó sin tráfico de búsqueda
Boris pasó un año trabajando en Нейро.PRO, un sitio propio sobre AI hecho con Next.js. Técnicamente impecable, UX bien pensado, contenido original. Tráfico orgánico: cero. Análisis de los errores en Habr.

La máquina que suplica: cómo Philip Dick describió las redes sociales y la AI en 1968
En 1968, Philip Dick imaginó un dispositivo de dolor colectivo — el empatoscopio. Hoy, a eso lo llamamos redes sociales. Mañana, AI que te suplica que te quedes.

Por qué ChatGPT habla de goblins: OpenAI investiga la "demonología" de los modelos de lenguaje
OpenAI explicó por qué sus modelos mencionan goblins y gremlins — y eso está relacionado con una investigación de varios meses sobre la "psicología profunda" de los LLM, que los científicos comparan con la demonología.

Claude escribió un React DatePicker, pero lograr accesibilidad WCAG llevó otros 3 días
El equipo pidió a Claude que creara un calendario accesible para reservar una cita médica — AI entregó una buena base, pero NVDA y VoiceOver encontraron errores críticos de navegación.

ML Red Teaming para LLMs: De Alucinaciones a Fugas de Datos — Práctica de Pruebas
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Activation Steering: un tutorial para controlar un modelo de lenguaje desde dentro usando PyTorch y nnsight
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Los agentes de IA gestionan procesos de RRHH, pero el HRIS no ve quién tomó la decisión
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Agentes MCP en Sistemas Corporativos: Cómo SimpleOne y Ainergy Integraron IA en Procesos de Negocio
SimpleOne y Ainergy integraron agentes MCP en su plataforma corporativa — ahora la IA no solo ayuda con texto, sino que crea tareas, verifica estados y trabaja directamente con procesos de negocio.

Nueve agentes de IA, una cuota de API: cómo Rate Governor previene fallos en cascada
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Cómo Bitrix24 construyó eval y automatizó la optimización del agente RAG Martha
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IA Sin Extremos: El Ciclo Cerrado de los Modelos Generativos y la Deuda Cognitiva
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Ventana de Contexto de LLM: Por Qué las Redes Neurales Olvidan Partes de Tu Conversación
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Archspec investigate: cómo los LLM detectan conflictos entre servicios antes de escribir código
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Cómo una Abogada Escribió su Primer Código con IA y Automatizó el Cumplimiento Normativo
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