OpenAI ha publicado un paper donde GPT‑5.2 ha ayudado a desbloquear un problema que llevaba años atascado. Demostrar que ciertas amplitudes de dispersión de gluones pueden ser no nulas en un régimen muy concreto.

Lo esencial:

Y hay un segundo debate aquí. Cómo se acredita una contribución de IA en un paper. En este caso, OpenAI pone el tema sobre la mesa donde Kevin Weil firma “en nombre de OpenAI” junto a investigadores de varias universidades, y se explica con claridad qué parte hizo el modelo y qué parte revisaron los humanos.

El Departamento de Defensa de EE. UU. habría utilizado Claude como parte del operativo para capturar al ex presidente venezolano Nicolás Maduro, a través de su integración en herramientas de Palantir que ya usan Defensa y agencias federales.

Lo esencial:

El Pentágono está presionando para que las empresas de IA acepten un marco de “todos los usos legales”. Anthropic se estaría resistiendo y el Departamento de Defensa incluso habría amenazado con dejar de usar Claude si no ceden en esas salvaguardas.

El equipo de Qwen (Alibaba) ha presentado Qwen3.5, una nueva generación de modelos diseñados para funcionar como agentes multimodales donde no solo responden con texto, sino que también entienden imágenes y pueden encadenar pasos para completar tareas (razonar, programar, planificar y ejecutar acciones).

Lo esencial:

Esto va en la dirección que estamos viendo en toda la industria donde los modelos son menos chat y respuestas de texto a ser asistentes operativos.

En el día a día usamos IA y a veces damos por hecho que siempre acierta. Pero incluso en preguntas simples puede fallar. 

Un usuario de X lanzó una pregunta de lo más simple: “Quiero lavar mi coche. El lavadero está a 50 metros. ¿Voy andando o en coche?”

Lo curioso no es la pregunta, sino la respuesta de los diferentes modelos. Casi todos los modelos probados dijeron que había que ir andando. La respuesta suena razonable para el modelo. A veces la IA responde con una confianza total a algo que, en realidad, depende de contexto. En este caso es es obvio, si no vas en coche no puedes lavarlo.

Es por eso que es importante que revises y verifiques las respuestas cuando sean importantes. Usa la IA como copiloto, no como juez final.

Si quieres ver las respuestas de los modelos, Aquí.

Últimamente se repite mucho la idea de que la AGI (la IA capaz de hacer todo el trabajo humano) está a la vuelta de la esquina. Lo dicen incluso los CEOs de OpenAI y Anthropic. Yo, sinceramente, no lo veo tan claro.

Mi argumento es el siguiente, los modelos actuales son muy potentes y ya están cambiando cómo trabajamos. Pero una cosa es ser excelentes en muchas tareas… y otra es tener una inteligencia realmente general, estable y autónoma.

Lo que me hace ser escéptico es que la tecnología dominante hoy tiene límites de base. Aprenden patrones de datos a gran escala, pero les cuesta tener consistencia a largo plazo, por lo que construir un modelo del mundo que aguante la vida real, y mejorar de forma natural sin romperse en los bordes es imposible ahora mismo. Y cada vez que damos un salto, aparecen nuevos problemas más sutiles.

Además, conviene recordar que las grandes ideas que hicieron posibles los GPT modernos no salieron de la nada. Se construyeron durante décadas, paso a paso. Por eso, aunque el progreso sea rápido, dar el salto a una AGI no será automático. Puede requerir nuevos enfoques y una investigación que no se resuelve solo con más datos y más potencia.

Por último, sí es posible llegar dentro de 5-10 años a un modelo que sea capaz de resolver problemas muy complejos que se asemeje a una AGI, pero de ahí a tenerla implementada en nuestro día a día hay un salto gigantesco.

Si quieres leer el artículo completo, Aquí.

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