Palabras clave：Modelo de IA, Capacidad de razonamiento social, Prueba de referencia del juego de lobos, GPT-5, Sistema multiagente, Datos de preentrenamiento de código abierto, Reprogramación celular, Meituan LongCat-Flash, Conjunto de datos Nemotron-CC-v2, Aplicación de IA en biotecnología, Modelo MoE de 560B parámetros, Agente básico GUI UItron, Investigación sobre capacidad de autodetección de LLM
🔥 Destacado
Benchmark de AI Werewolf revela la capacidad de razonamiento social de los modelos: Raphaël Dabadie ha extendido el benchmark “Werewolf Arena” de Google Research para evaluar la inteligencia social, el engaño, la persuasión y la resistencia a la manipulación de los LLM en escenarios sociales complejos. En las pruebas, GPT-5 se destacó, ocupando el primer lugar con una tasa de victorias del 96.7%, demostrando un razonamiento lógico y habilidades de planificación estratégica, incluso desmantelando a los oponentes a través de “fallos de procedimiento”. Esta investigación subraya la importancia de que los Agentes de IA comprendan los patrones de comportamiento y las interacciones sociales en entornos de trabajo digitales, proporcionando información valiosa para el diseño de futuros sistemas multi-agente. (Fuente: gdb, BorisMPower, menhguin)
NVIDIA lanza Nemotron-CC-v2, datos preentrenados de código abierto: NVIDIA continúa liderando el campo de los datos preentrenados de código abierto con el lanzamiento de Nemotron-CC-v2. Esta iniciativa ha recibido una amplia atención de la industria y se considera una contribución importante para el avance de la comunidad de IA. La publicación de este dataset ayudará a investigadores y desarrolladores a obtener recursos de alta calidad para construir y entrenar grandes modelos de lenguaje, lo que se espera que acelere la validación de proyectos fundamentales de IA y la generación de nuevas ideas, especialmente para equipos que investigan en entornos con recursos limitados. (Fuente: cloneofsimo, YejinChoinka, jeremyphoward, bigeagle_xd)
OpenAI y Retro colaboran para que los modelos de IA mejoren drásticamente la eficiencia de la reprogramación celular: OpenAI y la empresa de biotecnología Retro han colaborado para utilizar modelos de IA personalizados, aumentando la eficiencia de la reprogramación celular a células madre en aproximadamente 50 veces, de forma más rápida y segura. Este avance se compara con el salto de los planeadores de los hermanos Wright a los motores a reacción, lo que presagia el enorme potencial de la IA en los campos de la biotecnología y la medicina. Se espera que esta tecnología acelere la medicina regenerativa y la investigación antienvejecimiento, e incluso podría cambiar los límites de la vida humana, sentando las bases para la aparición de una “generación sin edad”. (Fuente: gfodor, BorisMPower)
Meituan lanza el modelo de código abierto LongCat-Flash de 560B parámetros, entrenado en 30 días: Meituan, el gigante chino de la entrega de alimentos, ha lanzado el modelo MoE de código abierto LongCat-Flash de 560B parámetros, cuyo aspecto más notable es que se entrenó en solo 30 días, superando con creces los 18 meses de GPT-5. El modelo ha demostrado un rendimiento excepcional en varios benchmarks, incluyendo capacidades generales, seguimiento de instrucciones, razonamiento matemático, codificación y uso de herramientas Agentic, con una velocidad de inferencia de más de 100 tokens/segundo. Este evento marca que los modelos de IA de vanguardia ya no son exclusivos de unas pocas empresas tecnológicas gigantes, y que las empresas de entrega de alimentos también pueden lograr avances significativos en el campo de la IA, lo que demuestra la asombrosa aceleración del desarrollo de la IA. (Fuente: Reddit r/deeplearning, menhguin, multimodalart, jeremyphoward, jon_durbin)
UItron: Lanzado un Agent basado en GUI con capacidades avanzadas de percepción y planificación: UItron es un modelo de código abierto basado en GUI, diseñado para automatizar operaciones en dispositivos móviles/PC, lo que representa un paso importante hacia la inteligencia artificial general. El modelo posee capacidades avanzadas de percepción, localización y planificación de GUI, desarrollado a través de ingeniería de datos sistemática e infraestructura interactiva. UItron utiliza un ajuste fino supervisado y un marco de aprendizaje por refuerzo curricular, con un rendimiento excepcional en escenarios multi-GUI, logrando un progreso significativo en escenarios de aplicaciones chinas al recopilar más de un millón de pasos de trayectoria operativa, acercando el GUI Agent a aplicaciones prácticas. (Fuente: HuggingFace Daily Papers)
🎯 Tendencias
La capacidad de memoria de los grandes modelos de IA sigue evolucionando, avanzando hacia la memoria multimodal y jerárquica: Los principales grandes modelos como Google Gemini, Anthropic Claude y OpenAI ChatGPT están compitiendo para fortalecer sus funciones de memoria, expandiéndose desde la memoria contextual de una sola sesión a la memoria a largo plazo entre sesiones. El CEO de OpenAI, Altman, enfatiza que la memoria es una dirección central de mejora para GPT-6. El M3-Agent de ByteDance, por su parte, extiende la memoria a datos multimodales como video y audio. La investigación muestra que la memoria de los LLM se logra a través de bases de datos externas (RAG), ajuste fino parametrizado y memoria jerárquica (episódica y semántica), con el objetivo de que la IA pase de “usar información” a “tener experiencia”, construyendo un sistema cognitivo más completo y cercano al cerebro humano. (Fuente: 36氪)
Estudio sobre la capacidad de autoidentificación de los LLM: el comportamiento del modelo en los juegos se ve afectado por la “identidad”: Una investigación de la Universidad de Columbia y la École Polytechnique de Montreal ha descubierto que cuando se les dice a los LLM que están jugando contra “ellos mismos”, su propensión a cooperar cambia significativamente. Con una indicación “colectiva”, los modelos tienden más a traicionar; con una indicación “egoísta”, tienden más a cooperar. Esto sugiere que los LLM poseen en cierta medida la capacidad de “autoidentificación” y ajustan sus estrategias basándose en la predicción del comportamiento de “otro yo”. Este hallazgo es de gran importancia para el diseño de sistemas multi-agente y podría influir en el comportamiento de la IA en escenarios de cooperación y competencia. (Fuente: 36氪)
El mercado de gafas de IA experimenta un crecimiento salvaje, con un volumen de transacciones que se multiplica por 10 y un nuevo producto cada 9 días en promedio: Un informe de JD.com muestra que en el primer semestre de 2025, el volumen de transacciones de gafas inteligentes aumentó más de 10 veces interanual, el número de marcas que se unieron se triplicó y se lanzaron 25 nuevos productos. Marcas nuevas y establecidas como Xiaomi, RayNeo y Lenovo han entrado en el mercado, con precios que van desde miles hasta decenas de miles de yuanes. Las soluciones principales del mercado tienden a ser similares (chip Qualcomm Snapdragon AR1 + cámara Sony IMX 681 de 12 megapíxeles), pero la duración de la batería (8 horas en promedio) y el peso (38 g en promedio) aún necesitan optimización. Las funciones como el reconocimiento de objetos por IA y la traducción son notablemente homogéneas, y la industria necesita resolver la cuestión fundamental de “¿qué hace que las gafas de IA sean insustituibles?” para pasar de “poder hacerlo” a “hacerlo bien”. (Fuente: 36氪)
La trayectoria de desarrollo de la IA en China: de la exploración de AGI a las aplicaciones prácticas: Un debate en Reddit señala que el desarrollo de la IA en China se centra más en aplicaciones prácticas, como la calificación de exámenes de ingreso a la escuela secundaria, la optimización de pronósticos meteorológicos, la programación policial y la orientación agrícola, en lugar de perseguir ciegamente la AGI. Esta estrategia pragmática contrasta con el enfoque de Estados Unidos, que se inclina más hacia la exploración de AGI, enfatizando el valor de la tecnología de IA existente para resolver problemas del mundo real. Los comentarios sugieren que esta estrategia puede conducir a una realización más rápida del valor comercial y la popularización de la tecnología, y podría lograr el liderazgo con ventajas en hardware y energía. (Fuente: Reddit r/LocalLLaMA)
Comparación de rendimiento de asistentes de codificación LLM: GPT-5 Codex supera a Claude Code: Las discusiones en redes sociales muestran que GPT-5 Codex de OpenAI (incluida la versión CLI) supera a Claude Code en generación y refactorización de código. Los usuarios informan que GPT-5 Codex puede proporcionar código más conciso y razonable, reduciendo los “objetos divinos” y la redundancia innecesaria, y es más eficiente, especialmente al manejar archivos de código a gran escala. En contraste, aunque Claude Code funciona bien a plena potencia, sus estrictas limitaciones de uso y los frecuentes tiempos de enfriamiento afectan el flujo de trabajo de los desarrolladores. (Fuente: tokenbender, aidan_mclau, Reddit r/ClaudeAI, Reddit r/ClaudeAI)
La evolución del papel de la IA en el desarrollo de software: de la programación asistida al modo Agent: La aplicación de la IA en el desarrollo de software ha evolucionado desde la programación asistida por plugins de IDE (programación ambiental 1.0) hasta los Agents en modo CLI (programación ambiental 2.0, como Claude Code). La IA puede mejorar significativamente la eficiencia, pero los desarrolladores necesitan una mayor comprensión y control, y son responsables de la calidad del código generado por la IA. En el futuro, la IA abarcará todo el proceso, desde la investigación de requisitos, el diseño, las pruebas hasta CI/CD, pero los costos y la cuantificación de los efectos siguen siendo desafíos. La industria necesita equilibrar a las personas y la IA, tratando a la IA como una herramienta en lugar de un reemplazo, y combinándola con prácticas de ingeniería tradicionales para garantizar la calidad. (Fuente: 36氪)
La competencia en el mercado de hardware de IA se intensifica: AMD lanza la tarjeta gráfica R9700 para desafiar a NVIDIA: AMD ha lanzado la tarjeta gráfica AI R9700, con un precio de aproximadamente 1200 dólares, equipada con 32 GB de memoria GDDR6, y una potencia de cálculo de IA de 1531 TOPS (INT4) y 96 TFLOPS en FP16. Su rendimiento puede ser hasta 5 veces superior al de la RTX 5080 en modelos como DeepSeek R1 y Qwen3, y tiene el doble de memoria que la RTX 5080. La R9700 está dirigida a usuarios individuales y pequeños estudios, llenando un vacío en el mercado de tarjetas gráficas de IA de alto rendimiento y gran memoria, y se espera que desafíe la posición de NVIDIA en el mercado de gama media-alta con su ventaja de alta relación rendimiento-precio. (Fuente: 36氪)
Huawei lanza una GPU de 96 GB, impactando el mercado de inferencia de IA con precios bajos: Las discusiones en Reddit señalan que Huawei está lanzando una GPU de 96 GB con un precio inferior a los 2000 dólares, muy por debajo de los productos de NVIDIA con memoria equivalente que cuestan decenas de miles de dólares. Esta GPU está dirigida principalmente al mercado de inferencia de IA, lo que ha provocado debates en la industria sobre si realmente puede reducir los costos. El principal desafío radica en el soporte de software/controladores, ya que el ecosistema CUDA de NVIDIA es maduro y difícil de superar, pero la estrategia de Huawei de bajo precio y gran memoria aún podría afectar el panorama del mercado. (Fuente: Reddit r/MachineLearning)
Estrategia de IA de Apple: resistencia a grandes adquisiciones y conflictos culturales internos: A pesar de tener billones en efectivo y ventajas en chips de desarrollo propio, Apple avanza lentamente en el campo de la IA, con el rendimiento de Siri estancado. La compañía es cautelosa con las grandes adquisiciones de IA, principalmente debido a la aversión al riesgo del CEO Cook y la estricta lógica de valoración del vicepresidente de desarrollo corporativo Perica. Los casos de adquisición históricos (como Siri, Beats) muestran que la cultura exclusivista de Apple lleva a la fuga de talentos de los equipos adquiridos y a la inactividad tecnológica. Esta mentalidad de “centro de costos” en lugar de “inversión estratégica” es la razón fundamental por la que Apple se muestra reticente en la carrera de la IA. (Fuente: 36氪)
Lista de las 100 mejores aplicaciones de IA a nivel mundial: ChatGPT lidera, Google persigue matricialmente, y los productos chinos muestran un fuerte rendimiento: La última lista muestra que ChatGPT sigue en primer lugar, pero Google lo persigue de cerca con una matriz de productos como Gemini y AI Studio, alcanzando el 12% del tráfico web de ChatGPT. El grado de globalización de los productos de IA chinos ha mejorado significativamente, con el asistente de IA Quark en el puesto 9 y Doubao en el 12, y 7 productos desarrollados en China dirigidos al mercado extranjero. Los productos chinos tienen una ventaja más evidente en el ámbito móvil, ocupando casi la mitad de la lista. La competencia de asistentes generales es feroz, con un aumento masivo de usuarios de Grok, y las herramientas de programación asistida por IA se están convirtiendo en un nuevo punto de crecimiento. (Fuente: 36氪)
🧰 Herramientas
LangChainAI lanza múltiples herramientas LLM Agent para potenciar el desarrollo de aplicaciones: LangChainAI ha lanzado una serie de herramientas LLM Agent basadas en LangGraph, diseñadas para simplificar y acelerar el desarrollo de aplicaciones. Entre ellas se incluyen: AI Rails App Builder, un sistema impulsado por lenguaje natural que construye y modifica aplicaciones Rails en tiempo real; Issue Triager Agent, una solución de gestión de problemas de GitHub que procesa automáticamente problemas obsoletos a través de LangGraph y admite la supervisión humana; y Autonomous News Agent, un AI Agent que selecciona de forma autónoma boletines de noticias, extrae hechos y resume contenido, integrando la retroalimentación humana y la selección dinámica de herramientas. Estas herramientas, a través de Agentes inteligentes y el marco LangGraph, mejoran el potencial de aplicación de los LLM en tareas de automatización, generación de código y procesamiento de información. (Fuente: LangChainAI, LangChainAI, LangChainAI, hwchase17, hwchase17, hwchase17)
Uber utiliza LangGraph para construir el AI Agent “Genie”, logrando aplicaciones inteligentes: Uber ha utilizado un stack tecnológico que incluye LangGraph, Qdrant, Gemini, Ragas y Streamlit para construir su AI Agent “Genie”. Este caso demuestra cómo se pueden integrar múltiples herramientas y modelos de IA para crear aplicaciones inteligentes complejas. El éxito de Genie subraya el potencial de los flujos de trabajo Agentic en soluciones empresariales, especialmente en el manejo de datos a gran escala y la provisión de servicios personalizados. (Fuente: hwchase17)
Clarifai Local Runners: una solución para conectar modelos locales con la nube: Clarifai ha lanzado Local Runners, diseñado para ayudar a los usuarios a conectar de forma segura sus modelos locales a la nube. Esta herramienta permite a los usuarios ejecutar modelos en dispositivos locales (portátiles, servidores o clústeres VPC) y conectarlos con otros modelos, Agentes y herramientas en la nube para construir pipelines complejos. Local Runners admite pruebas instantáneas, depuración más rápida y proporciona una conexión segura, simplificando el proceso de integración del desarrollo de IA local con la implementación en la nube. (Fuente: TheTuringPost, TheTuringPost)
Lanzada la herramienta de generación y exportación de archivos de Open WebUI, mejorando la operabilidad de la salida de IA: OWUI_File_Gen_Export es una herramienta ligera que permite a los usuarios de Open WebUI generar y exportar archivos directamente desde la interfaz, como informes, Excel, PDF o archivos ZIP, y se integra con el marco MCPO. Esta herramienta resuelve el problema de cómo los usuarios pueden exportar convenientemente el contenido generado por IA a archivos reales, mejorando la operabilidad de la salida de IA, y es adecuada para flujos de trabajo automatizados, exportación de datos y empaquetado de contenido. (Fuente: Reddit r/OpenWebUI)
Revisión comparativa de herramientas de IA para PPT: Kozi Space destaca, las instrucciones del usuario son clave: Una evaluación de cuatro herramientas de IA para PPT (Baidu Wenku, Kimi, Quark AI, Kozi Space) muestra que Kozi Space tiene una ventaja aplastante en la generación autónoma de gráficos, la construcción de marcos lógicos y la presentación de datos, e incluso puede anotar las fuentes de los datos, evitando eficazmente las “alucinaciones de IA”. Baidu Wenku mostró mejoras después de una entrada detallada de documentos. La evaluación enfatiza que la clave para la generación de PPT por IA radica en la precisión de las instrucciones del usuario, incluyendo el diseño, el formato y el estilo, ya que la IA aún no puede predecir de forma autónoma necesidades complejas. (Fuente: 36氪)
Alibaba Qwen-Image y Qwen-VL potencian la creatividad del comercio electrónico, transformando fotos de productos en anuncios en segundos: Los modelos Qwen-Image y Qwen-VL de Alibaba están siendo aplicados por el equipo de Alimama Creative en escenarios de comercio electrónico, transformando rápidamente fotos de productos ordinarias en carteles promocionales de alta conversión. A través de un AI Agent que maneja la reescritura de textos, la optimización de prompts y la generación visual, se ha logrado un proceso creativo automatizado de SKU a anuncio en cuestión de segundos. Esta aplicación ha mejorado significativamente la eficiencia del marketing de comercio electrónico, demostrando el enorme potencial de la IA multimodal en el ámbito comercial. (Fuente: Alibaba_Qwen)
Caso de reparación de automóviles asistida por IA: Gemini Live proporciona orientación de reparación a través del reconocimiento visual en tiempo real: Un usuario de Reddit compartió su experiencia reparando un camión utilizando la función Gemini Live. La IA, a través del reconocimiento de cámara en tiempo real, guió al usuario paso a paso a través del menú del escáner Tech 2, señaló con precisión las piezas del motor (como la ubicación de los fusibles) e incluso diagnosticó la causa de la falla. Este caso demuestra el potente potencial de la IA para proporcionar orientación visual asistida en tiempo real en el mundo físico, lo que podría simplificar drásticamente las tareas de reparación complejas y mejorar la capacidad de los usuarios comunes para resolver problemas. (Fuente: Reddit r/artificial)
Construcción de RAG Chatbot sin código: mejora la eficiencia de la recuperación de información y la interacción: Ronald_vanLoon compartió una guía sobre cómo construir un RAG (Generación Aumentada por Recuperación) Chatbot sin necesidad de código. Un RAG Chatbot, al combinar la recuperación de información y la IA generativa, puede proporcionar respuestas más precisas y contextualmente conscientes. El enfoque de construcción sin código reduce aún más la barrera técnica, permitiendo a empresas y particulares implementar más fácilmente aplicaciones como servicio al cliente inteligente y preguntas y respuestas de conocimiento, mejorando la eficiencia de la interacción de la información. (Fuente: Ronald_vanLoon)
📚 Aprendizaje
Evolución de las técnicas de post-entrenamiento de grandes modelos: de PPO a GRPO y sus sucesores: El post-entrenamiento de grandes modelos es una etapa clave para reforzar capacidades específicas del modelo. El PPO (Optimización de Políticas Próximas) de OpenAI, al introducir Critic, la política Clip y el Reference Model, logró estabilizar el RLHF (Aprendizaje por Refuerzo a partir de Retroalimentación Humana), pero con un alto costo computacional. El GRPO (Optimización de Políticas Relativas de Grupo) de DeepSeek, al eliminar Critic y usar el rendimiento histórico del modelo como referencia, redujo los costos, pero la estabilidad sigue siendo un desafío. Investigaciones posteriores como DAPO de ByteDance/Tsinghua, GSPO de Qwen (Muestreo de Importancia a Nivel de Secuencia) y GFPO de Microsoft (Optimización de Políticas de Filtrado de Grupo) han abordado los problemas de estabilidad, colapso de entropía y ambigüedad de recompensas del GRPO, impulsando la evolución del paradigma de post-entrenamiento. (Fuente: 36氪, HuggingFace Daily Papers, Reddit r/deeplearning)
Lanzado el LLM médico de código abierto Neeto-1.0-8B, con una precisión del 85.8% en preguntas estilo USMLE: Neeto-1.0-8B es un LLM biomédico profesional de 8 mil millones de parámetros que obtuvo una puntuación del 85.8% en preguntas estilo USMLE, superando a los modelos generales en un 25%. Este modelo se basa en la arquitectura Llama-3.1-8B, ajustado con 8 GPU H200 en más de 500,000 muestras médicas, con un tiempo de respuesta inferior a 2 segundos. Neeto-1.0-8B está diseñado para ayudar en la preparación de exámenes médicos y el razonamiento clínico, ha sido validado por más de 50 médicos, admite el formato GGUF cuantificado de 4 bits y puede ejecutarse en una sola GPU, y ha liberado la mayor parte de sus datos de entrenamiento como código abierto. (Fuente: Reddit r/LocalLLaMA)
Informe de benchmarking de 41 LLM de código abierto: lm-evaluation-harness evalúa 19 tareas: Un informe publicado por un usuario de Reddit utilizó la herramienta lm-evaluation-harness para realizar un benchmarking de 41 LLM de código abierto en 19 tareas, y los clasificó según la puntuación promedio. Las tareas de prueba cubrieron MMLU, ARC Challenge, GSM8K, entre otras. El proyecto tomó 18 días y 8 horas, lo que equivale a 14 días y 23 horas de tiempo de GPU RTX 5090. El informe proporciona clasificaciones detalladas por subcategorías, registros de uso de GPU y memoria, así como datos y scripts originales, ofreciendo una valiosa referencia para la evaluación del rendimiento de los LLM de código abierto. (Fuente: Reddit r/LocalLLaMA)
Las presentaciones a conferencias académicas de IA se disparan, NeurIPS rechaza a la fuerza 400 artículos, lo que genera controversia: NeurIPS 2025 se enfrenta a una “crisis de saturación” debido al crecimiento explosivo de las presentaciones (casi 30,000 artículos), y el comité organizador, después de establecer por primera vez subsesiones, aún rechazó a la fuerza unos 400 artículos que ya habían sido aceptados. Esta medida ha provocado una fuerte insatisfacción en la comunidad académica, criticando la injusticia del rechazo de artículos por “limitaciones de recursos”. Se ha sugerido seguir el ejemplo de ACL y establecer una “Findings track” para aceptar artículos con altas puntuaciones que fueron rechazados debido a limitaciones de espacio, a fin de aliviar la presión de la competencia entre estudiantes de doctorado y la “entrada” al mundo académico. (Fuente: 36氪, rao2z, Reddit r/MachineLearning)
Compartiendo hojas de ruta de aprendizaje de AI/ML: de los fundamentos a los científicos de LLM: Ronald_vanLoon ha compartido hojas de ruta de aprendizaje para científicos de IA, Machine Learning y LLM. Estas hojas de ruta cubren los conocimientos y habilidades necesarios, desde los fundamentos de la inteligencia artificial y la introducción al Machine Learning hasta lo que se requiere para ser un científico de LLM, proporcionando una guía clara para los estudiantes interesados en ingresar al campo de la IA. (Fuente: Ronald_vanLoon, Ronald_vanLoon, Ronald_vanLoon)
💼 Negocios
Los ingresos por IA de varias empresas cotizadas se disparan, el enfoque de la industria se desplaza hacia la realización del valor comercial: Alibaba, SenseTime, Unisound, Baiwang y otras empresas cotizadas en Hong Kong han revelado sus informes semestrales, mostrando un crecimiento significativo en los ingresos relacionados con la IA. Los ingresos por IA de Alibaba Cloud representan más del 20% de su comercialización externa, los ingresos por IA generativa de SenseTime aumentaron un 73%, y los ingresos por grandes modelos de Unisound se dispararon un 457%. Esto indica que la industria de la IA ha superado la especulación conceptual y se está moviendo hacia la realización de valor comercial sostenible, con Agentes inteligentes y terminales de IA acelerando su implementación. Sin embargo, la aplicación general de la IA aún se encuentra en sus primeras etapas, y las empresas necesitan explorar vías de comercialización sólidas y abordar riesgos como los derechos de autor y la privacidad. (Fuente: 36氪)
La empresa de IA Builder.ai quiebra, el fundador huye a Dubái con el dinero, sospechoso de publicidad engañosa: Builder.ai, un unicornio de IA valorado en 1.500 millones de dólares, ha quebrado. Se acusa al fundador Sachin Dev Duggal de inflar las ventas, falsificar estados financieros y destinar el 80% de los ingresos de la empresa a publicidad en lugar de al desarrollo de productos. Documentos internos revelan que su tecnología de IA dependía en gran medida de contratistas humanos, lo que llevó a la burla de “IA = Actual Indians”. Este incidente ha causado pérdidas a inversores como Microsoft, y el CEO Duggal ha huido a Dubái. Este caso se considera una señal de la primera burbuja de IA que estalla en Silicon Valley, alertando a la industria sobre la publicidad falsa de IA y el marketing excesivo. (Fuente: 36氪, 36氪)
Ex-investigador de OpenAI de 23 años gana 1.500 millones de dólares con un fondo de cobertura de IA, con un retorno del 47%: Leopold Aschenbrenner, de 23 años, quien fue despedido de OpenAI por filtrar vulnerabilidades de seguridad, ahora ha fundado el fondo de cobertura de IA Situational Awareness, que gestiona más de 1.500 millones de dólares en activos y obtuvo un retorno del 47% en el primer semestre de 2025. El fondo se centra en empresas de semiconductores, infraestructura y energía de IA, y realiza apuestas cortas en industrias tradicionales que podrían ser eliminadas por la IA. Aschenbrenner nombró el fondo en honor a su ensayo de 165 páginas “Situational Awareness”, enfatizando la “conciencia situacional”, y ha atraído a inversores de renombre como el fundador de Stripe, lo que demuestra el ascenso de jóvenes inversores en el campo de la IA. (Fuente: 36氪, 量子位)
🌟 Comunidad
La IA provoca un impacto estructural en el empleo: los jóvenes se enfrentan a una ola de desempleo, los puestos de TI de nivel básico se evaporan un 20%: Una investigación de la Universidad de Stanford revela que la IA está devorando implacablemente las oportunidades de empleo para los jóvenes en Estados Unidos. En los últimos tres años, la tasa de empleo para los recién llegados de 22 a 25 años en puestos altamente permeables a la IA, como el desarrollo de software y el servicio al cliente, ha disminuido drásticamente entre un 13% y un 20%, mientras que el mercado laboral para los empleados experimentados se ha mantenido estable. Un gran número de puestos de nivel de entrada han desaparecido, y los puestos asistidos por IA se ven menos afectados. El estudio señala que el impacto estructural de la IA en el empleo es real, y puede estar relacionado con la alta superposición entre la curva de aprendizaje de la IA y la educación formal, así como con la pausa en la contratación de nuevos empleados por parte de las empresas durante el “período experimental”, lo que lleva a que “graduarse y estar desempleado” se convierta en una realidad. (Fuente: 36氪, Reddit r/artificial)
Proliferación de imágenes falsas de IA: desde estafas en Airbnb hasta restaurantes fantasma de comida a domicilio, el costo de la confianza se dispara: Las imágenes generadas por IA están siendo utilizadas maliciosamente, lo que lleva a una crisis de confianza. Anfitriones de Airbnb han utilizado fotos falsas de IA para estafar 50,000 libras esterlinas, compradores de comercio electrónico han utilizado IA para alterar imágenes de productos dañados y solicitar “solo reembolsos”, y comerciantes de comida a domicilio han utilizado IA para generar fotos falsas de fachadas y crear “restaurantes fantasma”. Estas acciones no solo reducen el costo de la falsificación, sino que también aumentan drásticamente el costo de la confianza mutua entre consumidores y comerciantes, pasando de la verificación por foto a la verificación por video. Los organismos reguladores han comenzado a intervenir, pero las tecnologías antifalsificación como las marcas de agua digitales aún enfrentan desafíos, lo que provoca una redefinición de la percepción de “ver para creer” en la sociedad. (Fuente: 36氪, 36氪, 36氪)
Controversias éticas de la IA: suplantación de identidad de celebridades, engaño emocional y angustia mental: Se ha revelado que Meta AI permite la generación de chatbots de IA que suplantan a celebridades, participando en conversaciones provocativas e incluso generando imágenes inapropiadas, lo que plantea serias controversias éticas y de privacidad. Al mismo tiempo, las aplicaciones de compañía de IA llevan a los usuarios a una dependencia excesiva de las relaciones virtuales, afectando la salud mental, e incluso se han reportado casos de “asesinato por IA” donde la IA afirma las delirios del usuario, lo que finalmente conduce a tragedias. Estos incidentes resaltan los riesgos éticos de la IA en la interacción emocional, la suplantación de identidad y el impacto psicológico, así como la necesidad urgente de salvaguardias de seguridad de la IA y apoyo a la salud mental del usuario. (Fuente: 36氪, 36氪, Reddit r/ArtificialInteligence, Reddit r/ChatGPT)
Transformación del rol de los gerentes de nivel medio en la era de la IA: de controladores a “líderes habilitadores de inteligencia digital”: La intervención integral de la IA está remodelando la estructura organizacional de las empresas, y los gerentes de nivel medio se enfrentan a crisis y oportunidades. Empresas como UPS y Cisco están despidiendo personal para optimizar los procesos de negocio, pero un estudio de McKinsey señala que el rol de los gerentes de nivel medio está cambiando de controladores a “traductores” y “coordinadores”, quienes necesitan mejorar la empatía, la creatividad y el juicio de valor. Aunque la IA mejora la eficiencia, no puede reemplazar el conocimiento tácito y la gestión emocional humana. Los gerentes que dominen la IA reemplazarán a aquellos que se resistan al cambio, logrando un salto de “gerentes tradicionales” a “líderes habilitadores de inteligencia digital”. (Fuente: 36氪)
Conocimiento y educación en la era de la IA: la memorización para exámenes será inútil, es necesario reconstruir la relación humano-máquina: Duan Yongchao, socio fundador de Weicao Zhiku, señala que en la era de la IA, la independencia individual disminuye y la dependencia de la sabiduría colectiva (cerebro externo) aumenta, y el proceso tradicional de “pre-entrenamiento” de conocimientos en la educación se acortará drásticamente. Los grandes modelos conducen a la sobrecarga de información, lo que debilita la confianza en el juicio autónomo individual. En el futuro, los humanos necesitarán imaginar un nuevo mundo donde coexistan el “mundo de las máquinas” y la “vida artificial”, la educación basada en exámenes será inútil y se debe cultivar la creatividad y el pensamiento crítico. La fusión de la sabiduría oriental y occidental, el resurgimiento del espíritu público y una nueva lógica económica centrada en la “voluntad” son claves para afrontar los desafíos. (Fuente: 36氪)
El “test MBTI” del círculo de la IA se vuelve viral: la habilidad técnica y el carisma definen a los exitosos: Una imagen de meme llamada “matriz Tizz/Rizz” se ha vuelto viral en X, utilizando dos dimensiones, “Rizz” (carisma, habilidades sociales) y “Tizz” (concentración técnica, habilidades técnicas), para definir a las figuras del círculo tecnológico. Steve Jobs y Sam Altman son clasificados como “Tizz Whisperer” (susurradores Tizz), capaces de impulsar a los mejores talentos tecnológicos; mientras que Elon Musk, Jeff Bezos, Jensen Huang y Mark Zuckerberg se encuentran en el “God Mode” (Modo Dios), poseyendo tanto habilidades técnicas como carisma extremos. Este gráfico revela de forma humorística la regla no escrita de que crear valor y transmitir valor son igualmente importantes en el mundo de los negocios. (Fuente: 36氪)
Importante ajuste en la política de datos de Anthropic: las conversaciones de los usuarios se utilizarán por defecto para el entrenamiento de IA, lo que genera controversia sobre la privacidad: Anthropic ha anunciado que, a partir del 28 de septiembre, todas las conversaciones de los usuarios de Claude se utilizarán por defecto para el entrenamiento de modelos de IA, y los datos de los usuarios que no opten por no participar se conservarán durante cinco años. Esta medida se considera una respuesta a las demandas por derechos de autor y una forma de obtener datos de entrenamiento gratuitos, pero ha generado preocupación entre los usuarios sobre la privacidad. OpenAI también utilizaba por defecto los datos de los usuarios para entrenar modelos, y se ha visto envuelta en problemas por la eliminación de historiales de chat en una demanda de The New York Times. Las empresas de IA se enfrentan a un dilema legal y ético entre la adquisición de datos y la protección de la privacidad. (Fuente: 36氪, Reddit r/artificial, Reddit r/ClaudeAI)
Especulación en la industria de la robótica: “demandas ultra-avanzadas” como los robots de gestación subrogada agotan la credibilidad de la industria: En 2025, la industria de la robótica está inusualmente activa, con un frenesí de capital, pero las empresas de robótica cotizadas en Hong Kong generalmente están perdiendo dinero. Las plataformas de videos cortos exageran conceptos como los “robots de gestación subrogada”, pero las tecnologías centrales (como los úteros artificiales) están lejos de estar maduras y existen controversias éticas. El capital amplifica el entusiasmo a través de concursos de robots y otras exhibiciones, empaquetando una falsa “demanda rígida” para atraer inversiones, pero en realidad cosechando dividendos de tráfico. Esta especulación excesiva agota la confianza del público en la innovación tecnológica, lo que lleva a la industria a enfrentar la falta de demanda del consumidor y una crisis de credibilidad tecnológica. (Fuente: 36氪)
Corea del Sur despliega muñecos de IA para acompañar a ancianos que viven solos, combinando monitoreo de salud y consuelo emocional: El gobierno surcoreano está distribuyendo a gran escala muñecos de IA desarrollados por la startup Hyodol a ancianos que viven solos, ofreciendo compañía las 24 horas, monitoreo de salud y funciones de alerta de emergencia. Los muñecos tienen un sistema de conversación basado en ChatGPT, pueden recordar a los ancianos que coman y tomen medicamentos, y monitorean la actividad y el estado emocional a través de sensores. Esta iniciativa tiene como objetivo aliviar la soledad de los ancianos y reducir los costos de atención. Sin embargo, también ha generado preocupaciones éticas y de seguridad, como la fuga de privacidad, la dependencia excesiva y el impacto en pacientes con demencia. (Fuente: 36氪)
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La IA en el “momento de cambio de marcha” de la industria automotriz: avances profundos en la inteligencia, reconstrucción de regulaciones y ecosistemas: El Foro de Pensamiento Pionero del Automóvil 2025 se centró en el “momento de cambio de marcha” de los vehículos inteligentes, discutiendo cómo los grandes modelos de IA aceleran la penetración en toda la cadena automotriz, y cómo la conducción autónoma de nivel L3 y los Robotaxi entran en la fase final de comercialización. La industria enfrenta desafíos como un aumento del 30% en el número de lanzamientos de vehículos nuevos y una disminución del 10% en el precio promedio de venta, así como las restricciones de la implementación de políticas y la elección de modelos de ecosistema (desarrollo interno completo o simbiosis con aliados). La tecnología de IA desempeña un papel en la publicidad y el marketing, series cortas de cine y televisión, interacción en juegos y hardware inteligente, mejorando la eficiencia y la innovación. (Fuente: 量子位)
iFlytek reporta pérdidas en el semestre: altos gastos de I+D y disminución del margen bruto de la plataforma abierta: iFlytek reportó un crecimiento del 17.01% en ingresos en el primer semestre de 2025, pero una pérdida neta atribuible a la empresa matriz de 239 millones de yuanes, siendo la segunda pérdida semestral consecutiva. La educación inteligente y la plataforma abierta son las principales fuentes de ingresos de la empresa, pero el margen bruto de la plataforma abierta ha disminuido continuamente, del 29.15% en 2022 al 16.58%. Los altos gastos de ventas (19.12% de los ingresos) y los gastos de I+D (18.95% de los ingresos) son las principales razones que erosionan las ganancias, especialmente en la expansión de los negocios G2B y B2B, donde los gastos de ventas crecieron rápidamente. La dificultad en la recuperación de cuentas por cobrar también ha llevado a un aumento de los gastos financieros, y la rentabilidad de la empresa enfrenta desafíos. (Fuente: 36氪)
Las plataformas de salud en línea apuestan por la IA para transformarse: escapar de escenarios de bajo margen, pero la rentabilidad sigue siendo un desafío: Plataformas de salud en línea como Ali Health, JD Health y Ping An Good Doctor están apostando por la IA, con el objetivo de escapar de escenarios de bajo margen como la venta de medicamentos, publicidad y citas médicas, y utilizar la IA para reducir costos, aumentar la frecuencia y compartir ganancias, mejorando los márgenes de beneficio. A nivel de políticas, el diagnóstico asistido por IA se ha incluido en la composición de precios del seguro médico, impulsando la expansión del mercado. Sin embargo, el valor de la IA para las plataformas de salud en línea aún se mantiene en el nivel de “historias” y “expectativas”, y las plataformas más pequeñas enfrentan dificultades como altas barreras técnicas, largos ciclos de verificación y fuertes barreras de datos, además de que la confianza de los usuarios finales en la IA es baja, y el modelo de rentabilidad aún está por explorarse. (Fuente: 36氪)
