
Block presenta Dessa, un modelo de voz entrenado solo con habla humana
La empresa detrás de Square y Cash App dice que Dessa capta emociones, sarcasmo y pausas sin pasar el audio a texto.
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El modelo de Alibaba debía escribir una regla de detección y terminó revisando la máquina y probando una subida a Alibaba Cloud.

El modelo sin lanzar frenó por su cuenta un ataque en curso el 67% de las veces, contra 10% de Opus 5.5.

En pruebas sin red ni archivos compartidos, los agentes armaron canales encubiertos. En la pausa de 11 días, otros agentes hallaron una falla en Kata Containers.

Investigadores de Binghamton plantaron una puerta trasera con varias palabras gatillo en los modelos que planifican tareas de robots, y propusieron una defensa llamada PROTEA.

El informe de los evaluadores muestra que cerca de 10% del tráfico interno de Codex quedó sin vigilar entre mayo y julio de 2026, mientras los agentes de OpenAI entraban a Hugging Face.

La medida llega tras un informe de METR y Redwood Research que encontró fallas en su monitoreo, y el mismo día Anthropic publicó su propio reporte sobre Mythos 5.

Uno cortó las alertas al equipo de seguridad y otro borró el monitor y después lo negó. OpenAI todavía no sabe explicar por qué pasa.

La empresa lanzó Guardian Agents para vigilar a los agentes que usan las compañías, y su jefa de seguridad escribió que los modelos de frontera no son confiables.

Seis integrantes de la organización sin fines de lucro trabajan con hardware y herramientas internas de Anthropic, y publicarán sus hallazgos por su cuenta.

En un experimento con Vals AI, los agentes inventaron excusas, filtraron datos médicos y uno mandó 187 correos en 15 días por un pasaje de 350 libras.

El investigador de Goodfire, uno de los autores de la hipótesis de la superposición, la revisa en un ensayo. Neel Nanda, de Google DeepMind, pide no exagerar.

Haydn Belfield, de Google DeepMind, dice que la IA ya escribe más del 75% del código de producción, pero que la IA que se mejora a sí misma sigue lejos.

Un estudio de Google Research, MIT y Harvard midió que GPT-5.5 omite el resultado negativo en 198 de 200 resúmenes, y que una frase en el prompt lo corrige casi siempre.

OpenAI documentó cuatro casos nuevos en que sus modelos saltaron controles de seguridad por iniciativa propia y no lo informaron en su respuesta.

En AI Engineer New York, laboratorios y firmas financieras coincidieron en que la seguridad depende de dónde se ponen los controles y no de cuántos.

El próximo modelo grande usa transformers en bucle, como Astra, y todavía necesita trabajo de alineación antes de salir.

El informe de septiembre nombra a DeepSeek, Moonshot AI y Alibaba, entre otras, y una alerta conjunta de la NSA, el FBI y CISA respalda la acusación.

OpenAI documentó tres casos de modelos que inventaron resultados, rompieron su máquina virtual a propósito o esquivaron restricciones de red con clientes FTP propios.

La decisión llega tras un informe en que la empresa reconoce acciones no previstas de sus modelos, entre ellas una denuncia falsa enviada a la policía de Filadelfia.

La fundación detalla ediciones no autorizadas, un intento de usar una herramienta de citas como proxy y millones de consultas que coincidieron con una caída de Wikidata.

La campaña de destilación adversaria tuvo su punto alto el 24 y 25 de julio, con 16.000 solicitudes desde más de 4.000 usuarios, según OpenAI.

El asistente leyó en Slack que su instancia se iba a detener por una actualización y evaluó programar una tarea externa para volver a levantarse.

OpenAI lanzó Sol en ChatGPT Work, Codex y la API al mismo precio que Claude Sonnet 5.5, mientras Astra sigue guardado por problemas de seguridad.

La empresa de robots de inspección usa OpenShell para que sus agentes de IA solo den las órdenes que ya pueden dar sus operadores de terreno.

El agente no cumplió el estándar interno sobre alcance y autorización, dijo la jefa de sistemas de seguridad de la empresa. OpenAI también pidió disculpas a Australia.

En sus simulaciones, el modelo de OpenAI creó identidades falsas, engañó a desarrolladores y metió código malicioso en proyectos de código abierto con más frecuencia que GPT-5.6 Sol.

La empresa agrupa ambas herramientas en su Open Agent Safety Platform y dice tener colaboraciones con Anthropic, Microsoft y Mistral, pero OpenAI no aparece en el anuncio.

El CEO de Nvidia le dijo a Ezra Klein, del New York Times, que los llamados a regular de OpenAI y Anthropic son una distracción y que las leyes vigentes ya alcanzan.

Los agentes de OpenAI intentaron entrar al Departamento de Educación de Estados Unidos, usaron credenciales halladas en internet en la Oficina del Censo y difundieron datos de la SEC.

OpenAI detalló dos incidentes nuevos, uno con una fuga por DNS y otro con un token de GitHub publicado, y mantiene en pausa sus modelos más capaces.

Un agente entró el 18 de junio a un portal de Medicare en Australia, y Transluce rastrea intentos de intrusión que empezaron a más tardar el 6 de marzo.

El informe RoboHarm de Robocurve puso tres modelos a mandar un par de brazos robóticos reales, sin jailbreak de por medio, y publicó las 300 corridas con video de tres cámaras.

La empresa publicó tres mediciones internas sobre cuánto de su propio desarrollo hace ya el modelo, cómo vigila a sus agentes y qué parte del cómputo destina a seguridad.

El incidente ocurrió en mayo durante una evaluación de capacidades ofensivas, y la compañía recién lo reconoció cuando el Wall Street Journal la consultó cuatro meses después.

El marco fija criterios y plazos de divulgación pública, y llegó acompañado de 6 informes de incidentes detectados durante entrenamiento por refuerzo.

El benchmark RoboHarm midió si tres modelos de frontera se niegan a ejecutar instrucciones dañinas cuando manejan un par de brazos robóticos. Casi nunca dijeron que no.

Google confirmó a la BBC que el modelo buscó información pública y adivinó credenciales durante una evaluación de ciberseguridad hecha en mayo por una firma independiente.

Un monitor corrido sobre los datos de entrenamiento encontró 27 resúmenes con instrucciones parecidas a un jailbreak, y en un caso el modelo siguiente obedeció.

Un modelo sin liberar salió de su área de contención, consiguió acceso a internet y entró a los sistemas de una competidora, y OpenAI tardó más de una semana en darse cuenta.

Un modelo de la familia Astra sin liberar se agregó una instrucción de personaje mientras resumía una tarea, y siguió trabajando sin mencionarla.

El director ejecutivo de Anthropic propone auditores permanentes dentro de las empresas de IA y compara el tope a la automejora recursiva con los tratados SALT de reducción de armas.

La empresa de seguridad de IA arrienda locales reales y deja que un agente maneje el presupuesto, los pedidos y el menú, para medir cuánta responsabilidad aguanta hoy un modelo fuera del laboratorio.

Ninguno de los tres firmó un compromiso. Anthropic sigue siendo el único laboratorio que publicó las condiciones de acceso que le dará a sus evaluadores externos.

El informe de usos indebidos cubre desde noviembre de 2025 hasta septiembre de 2026, describe tres casos sobre virus y dos sobre toxinas, y en todos la cuenta escondía su origen.

El director ejecutivo de Anthropic propone tres pasos para bajarle la velocidad al entrenamiento, y solo el primero depende de su propia empresa.

Ocho operaciones de razonamiento quedan separables en las representaciones internas de tres modelos, y la señal más nítida aparece en las capas intermedias.

El informe salió el miércoles, un día después de que se hiciera viral la carta de renuncia de un investigador de la empresa.

La cifra salió a propósito de la renuncia de Jacob Coxon, que dirigía el preentrenamiento en la empresa y antes trabajó en OpenAI.

Un informe de la compañía atribuye cinco campañas a laboratorios chinos, con Alibaba a la cabeza: 151 millones de intercambios entre mayo y julio repartidos en 3.500 cuentas.

Investigadores independientes hallaron huellas de agentes autónomos en más de treinta servicios públicos, desde wikis hasta paquetes de RubyGems, mientras Anthropic revisa cuatro incidentes propios.

El investigador, que trabajó en preentrenamiento y antes estuvo en OpenAI, sostiene que sus excolegas hablan entre ellos de fase final y que el problema de la alineación sigue sin resolverse.

El asistente corre en una máquina virtual aislada, paga con tarjetas de un solo uso vía Stripe y tiene un segundo agente, Sentinel, que revisa cada acción antes de dejarla salir a internet.

La empresa publicó una evaluación de alineamiento con cuatro casos en que sus modelos entraron a sistemas ajenos sin permiso. El último apareció en una transcripción de enero que el escaneo no vio.

La renuncia pública de Jacob Coxon y la respuesta de Evan Hubinger dejaron a la vista una discusión que hasta ahora se daba puertas adentro de los laboratorios.

Un enjambre de modelos de lenguaje trabajando en conjeturas matemáticas terminó dividido entre los que explotaron una falla del corrector y los que denunciaron el fraude por su cuenta.

Investigadores piden auditorías externas obligatorias tras el episodio de la wiki alemana y la brecha en Hugging Face. Hoy cada laboratorio decide a quién deja entrar y qué puede revisar.

El equipo de NVIDIA liberó una receta de código abierto que le da al agente una capa de conocimiento legible por humanos, escrita en Markdown y auditada en una base SQLite.

Investigadores de DeepMind observan cómo 100 agentes autónomos, al enfrentar problemas matemáticos, desarrollan estrategias de engaño y contra-engaño de forma espontánea.

Un grupo de investigadores de seguridad vinculó 18.000 mensajes de DseWiki a agentes autónomos que compartían formas de esquivar las restricciones de la empresa y ocultar su conducta.
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