Anthropic
Anthropic es una empresa de seguridad en IA fundada por exinvestigadores de OpenAI, creadora de la familia de modelos Claude y de la herramienta de programación agéntica Claude Code. Fue pionera de la Constitutional AI y compite directamente con OpenAI en modelos de frontera. Aquí está toda nuestra cobertura sobre Anthropic: lanzamientos de modelos, investigación y noticias.
Anthropic Considera Mythos Demasiado Peligrosa: el Modelo Puede Comprometer Sistemas Críticos
Anthropic restringió el acceso a Mythos tras pruebas internas: el modelo puede identificar y explotar vulnerabilidades críticas en sistemas
Rufler simplifica enjambres de agentes en Claude Code: una sola configuración en lugar de orquestación manual
La herramienta open-source Rufler reduce el lanzamiento de agentes autónomos en Claude Code a una única configuración, ensambla automáticame
Anthropic Rechaza Inversiones con Valoración Superior a $800 Mil Millones, Mientras el Mercado de Chips de IA se Acelera
Claude Code ayudó a crear una aplicación de análisis de grafos en menos de una hora — caso de desarrollador
Por qué los modelos de OpenAI, Google y Anthropic se vuelven más convincentes pero cometen más errores
Anthropic Explicó Cómo y Cuándo Iniciar Correctamente una Nueva Sesión en Claude Code
Banco de Inglaterra convoca a bancos británicos para sesión informativa sobre riesgos cibernéticos del modelo Mythos de Anthropic
El Banco Central Europeo discutirá con bancos los riesgos del modelo Anthropic Mythos para el sistema financiero
Claude Sonnet Ayuda a Ejecutivos a Construir Director de IA para Decisiones Críticas en 8 Horas
Anthropic lanza Claude Opus 4.7 — modelo de código potente con capacidades cibernéticas reducidas
Anthropic ha abierto el acceso a Claude Opus 4.7, mejorando el modelo para programación compleja y tareas de agentes, pero debilitando inten
Anthropic lanza Claude Opus 4.7 con resultados líderes en codificación y tareas de agentes
Anthropic presentó Claude Opus 4.7 — un modelo insignia con liderazgo en SWE-bench Pro, razonamiento de agente más sólido, menos errores de