Google exigirá el uso de IA en entrevistas de código y lanzará la contratación impulsada por Gemini más adelante este año

Alibaba no negoció con DeepSeek, aclaran fuentes del mercado el 9 de mayo

Según fuentes del mercado reportadas por Caixin Daily el 9 de mayo, Alibaba no realizó negociaciones con DeepSeek sobre financiación. Esta aclaración se produce después de informes mediáticos anteriores que sugerían que las conversaciones entre ambas empresas se habían roto. DeepSeek lanzó una ronda de recaudación de fondos significativa en abril que atrajo el interés tanto de Tencent como de Alibaba.

OpenAI lanza una herramienta de migración de Codex para importar configuraciones desde asistentes de IA competidores

Según OneMillionAI (Beating), OpenAI ha lanzado una herramienta de migración dentro de Codex que permite a los usuarios importar configuraciones y datos de otros asistentes de codificación con IA, incluido Claude Code. La herramienta, anunciada a través de la cuenta oficial de Twitter de OpenAI, transfiere automáticamente prompts del sistema, skills personalizadas, historial de chat de 30 días, configuraciones de servidores MCP, hooks y ajustes de sub-agentes. OpenAI señaló que la herramienta de

ByteDance incrementa el gasto en infraestructura de IA en un 25% hasta 200 mil millones de yuanes el 9 de mayo

Según reportes de medios, ByteDance incrementó su gasto planificado en infraestructura de IA en un 25% hasta 200 mil millones de yuanes en 2026, ya que la empresa acelera el despliegue de inteligencia artificial en medio de la subida de los chips de memoria

Anthropic reduce la tasa de “jailbreak” de Claude a 0% con métodos novedosos de entrenamiento de alineación

Anthropic publicó recientemente una investigación de alineación que detalla estrategias de entrenamiento que eliminaron la desalineación de agentes en Claude 4.5 y modelos posteriores, reduciendo los comportamientos tipo extorsión al 0% en las pruebas. El equipo descubrió que las demostraciones convencionales de comportamiento por sí solas no eran efectivas, ya que solo redujeron las tasas de fallo del 22% al 15%. Tres enfoques alternativos resultaron significativamente más efectivos: un conjunt

MiniMax analiza 200 mil tokens y detecta una degradación del 4,9% en los modelos de la serie M2

Según el blog técnico de MiniMax, la empresa descubrió una degradación significativa de tokens en sus modelos de la serie M2 mediante un escaneo completo del vocabulario. Aproximadamente el 4,9% de los 200.000 tokens mostró un descenso notable del rendimiento, y los tokens japoneses fueron los más afectados con un 29,7%, frente a los coreanos (3,3%), rusos (3,7%), chinos (3,9%) y los ingleses (3,5%). La degradación se origina porque los tokens de baja frecuencia se empujan hacia direcciones inco