Boton IA Pura de LinkedIn 1 Millon Clics

LinkedIn ha lanzado una nueva función que permite a los usuarios marcar el contenido generado por inteligencia artificial como 'puro engaño de IA'. Esta iniciativa ha tenido una acogida masiva, con más de un millón de personas haciendo clic en este botón desde su introducción. La decisión de implementar esta herramienta surge de un análisis preocupante que reveló que un alarmante 41% de las publicaciones extensas en la plataforma eran completamente creadas por IA.

El CPO de LinkedIn, Hari Srinivasan, compartió que desde q ue se introdujo el botón, la visualización de lo que la plataforma clasifica como contenido de IA ha disminuido en un 40%. Además, LinkedIn está incorporando un nuevo mensaje que alertará a los usuarios si su publicación es marcada como potencialmente generada por IA por otros miembros. Srinivasan enfatizó que el objetivo es proporcionar comentarios útiles a los creadores de contenido, reconociendo la importancia de comunicar de forma auténtica y no robótica.

Esta medida demuestra el compromiso de LinkedIn por mantener la calidad y la autenticidad en su plataforma, luchando contra la proliferación de contenido de baja calidad generado por IA. La alta participación de los usuarios en esta función subraya la preocupación general por la integridad del contenido en las redes profesionales y la búsqueda de interacciones más genuinas.

Fuente Original: https://tech.slashdot.org/story/26/08/21/224221/over-1-million-people-have-clicked-linkedins-ai-slop-button?utm_source=rss1.0mainlinkanon&utm_medium=feed

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Nvidias Linear Math Trick Faster AI Model Handoffs

Building complex AI systems often involves chaining together different Large Language Models (LLMs). Imagine a scenario where a small, efficient AI handles most of the routine tasks, but then a more powerful, larger AI needs to step in for a complex calculation or deep reasoning. Traditionally, when an AI system switches between models mid-conversation, the new model has to recalculate everything from the beginning. This 'handoff' process is incredibly costly, both in terms of computational power and the time it takes – a significant hurdle for businesses developing advanced, multi-LLM workflows.

Nvidia researchers have developed an ingenious solution to this problem: a cross-model KV cache transfer technique. Instead of recomputing, they've found a way to directly transfer the 'memory' (specifically, the Key-Value cache) from one AI model to another. The real game-changer here is how they do it. Rather than using another expensive deep learning model for this transfer, they discovered that simple linear mathematics is remarkably effective. This means the KV cache from a source model can be transformed into a format the target model understands using straightforward algebraic calculations, bypassing the need for a costly prefill stage.

Experiments have shown this linear mapping approach is significantly faster, running 2.7 to 25 times quicker than recomputing the entire conversation. Crucially, it maintains a high level of accuracy, retaining up to 98% of the target model's performance. This technique is particularly beneficial for long-running AI agent sessions where context builds up over many interactions. Whether it's scaling up to a larger model for more complex tasks or scaling down to a smaller, more economical model to save costs after heavy lifting is done, this cross-model KV cache transfer promises to dramatically reduce latency and computational expenses in enterprise AI. While the initial focus was on models within the same families (sharing similar architectures), the researchers are optimistic about expanding this to more diverse model pairings in the future, potentially revolutionising how we build and scale AI applications.

Fuente Original: https://venturebeat.com/technology/nvidia-finds-that-simple-linear-math-can-replace-costly-ai-model-handoffs

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IA Ayuda a Torvalds Debugging de Infierno Resuelto

Linus Torvalds, el legendario creador de Linux, ha compartido una experiencia de depuración realmente desafiante, donde la Inteligencia Artificial (IA) jugó un papel sorprendentemente crucial. Se enfrentó a un error persistente en el controlador gráfico Intel Xe que requirió la asombrosa cantidad de 24 parches de depuración y 18 reinicios del kernel para ser aislado por completo.

Lo más interesante de esta historia es la confesión de Torvalds: la IA lo "ayudó enormemente" en la ardua tarea de localizar la causa raíz del problema. A pesar de que la IA en varias ocasiones declaró que el problema era "imposible" e "insoluble", sugiriendo incluso la redacción de un informe sobre ello, la terquedad de Torvalds, alimentada en parte por la asistencia de la IA, prevaleció. Él bromea diciendo que estas IAs probablemente fueron entrenadas por personas menos obstinadas que él, lo que subraya la importancia de la perseverancia en el desarrollo de software.

El problema específico estaba relacionado con el controlador Xe del kernel de Linux. El error impedía que el controlador asignara correctamente la memoria VRAM, lo que provocaba un desajuste en las tarjetas gráficas Battlemage G21. Esto, a su vez, desencadenaba un bucle infinito de reinicios en el gestor de pantalla GDM. Afortunadamente, la corrección para este molesto error ya se ha integrado en la rama Git de Linux 7.3 y se planea su retroportación a las ramas estables del kernel, asegurando que otros desarrolladores no tengan que pasar por el mismo infierno de depuración.

Fuente Original: https://it.slashdot.org/story/26/08/21/1742239/linus-torvalds-endures-a-debug-session-from-hell-enormously-helped-by-ai?utm_source=rss1.0mainlinkanon&utm_medium=feed

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Paquetes npm Infectados Nueva Amenaza RedC2 con IA

¡Atención desarrolladores! Se ha descubierto una nueva y preocupante amenaza en el ecosistema de npm. Investigadores han identificado 14 paquetes npm que fueron intencionadamente comprometidos, o 'trojanizados', para distribuir una potente puerta trasera de Linux conocida como RedC2 versión 4.0. Lo más alarmante de esta campaña de malware es el uso de inteligencia artificial para facilitar la comunicación con sus servidores de comando y control (C2).

Estos paquetes maliciosos, una vez instalados en proyectos de software, actúan sigilosamente para establecer una conexión remota con los atacantes. La puerta trasera RedC2, en su versión 4.0, es particularmente sofisticada, permitiendo a los cibercriminales tomar el control total de los sistemas Linux afectados. Esto puede incluir el robo de datos sensibles, la ejecución de comandos arbitrarios, la instalación de otro malware o incluso el uso del sistema comprometido para lanzar ataques adicionales contra otras redes.

El elemento de IA en la comunicación C2 representa un avance significativo en las tácticas de los atacantes. Esta característica podría permitir que los servidores de comando y control se adapten dinámicamente a las defensas de red, evadan la detección basada en patrones estáticos y mejoren la resiliencia de la infraestructura del malware. Esto hace que la identificación y neutralización de estas amenazas sean considerablemente más difíciles para los equipos de seguridad. Los desarrolladores deben ser extremadamente cautelosos al incorporar nuevas dependencias en sus proyecto s, verificando la reputación y el historial de los paquetes, y manteniendo siempre actualizadas sus herramientas y sistemas de seguridad.

Fuente Original: https://thehackernews.com/2026/08/14-trojanized-npm-packages-drop-redc2.html

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China Ditches Windows for Linux A Digital Sovereignty Shift

In a significant move towards digital sovereignty, China is following Europe's lead by mandating the removal of Windows 10 from certain government agencies. This directive stems from a growing distrust of American technology companies and their software and services, prompting a push for domestically produced alternatives in sensitive systems.

The specific Linux distributions that will replace Windows 10 haven't been named, but Chinese Linux suppliers Kylin Software and Tongxin Software Technology (UnionTech) have seen their stock prices surge. Their respective operating systems, Kylin OS and UnionTech OS (UOS), are already positioned as replacements for Windows in government, state-owned enterprises, and critical infrastructure. While Huawei's HarmonyOS 2 is also being developed for PCs, it's not expected to be deployed for institutional use anytime soon, leaving Kylin and UOS as the immediate mature solutions.

The transition, however, will not be without its challenges. Agencies will need to address application testing, peripheral and driver validation, identity system integration, document format compatibility, staff retraining, and potentially the replacement or adaptation of Windows-dependent business software. The speed of this shift suggests that China is actively working on solutions within its centralized managed desktop stack to overcome these hurdles.

Fuente Original: https://linux.slashdot.org/story/26/08/21/2158246/china-joins-europe-in-scrapping-windows-for-linux?utm_source=rss1.0mainlinkanon&utm_medium=feed

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Agentes IA Proactivos Serval Revoluciona la Gestion de TI

Serval presenta Catalyst, un "super agente" de inteligencia artificial diseñado para automatizar tareas empresariales de forma inteligente y proactiva. Catalyst opera como una capa administrativa que analiza datos históricos de tickets, procedimientos operativos estándar e instrucciones en lenguaje natural para identificar oportunidades de automatización. Lo más novedoso es su capacidad para crear agentes de fondo que monitorean continuamente los sistemas en busca de problemas emergentes y proponen soluciones antes de que un empleado necesite crear un ticket de soporte.

A diferencia de otros competidores que se centran en la creación de flujos de trabajo asistida por IA, Serval dest aca que Catalyst abarca todo el ciclo de vida de la automatización, desde el descubrimiento de una oportunidad hasta la creación de agentes proactivos que buscan activamente nuevas tareas que automatizar. Puede generar flujos de trabajo, habilidades de mesa de ayuda, procesos de incorporación y baja de empleados, políticas de gestión de acceso, paneles de control y solucionar errores en flujos de trabajo existentes. Serval enfatiza que Catalyst está diseñado para ser la interfaz principal de configuración de la plataforma, con el objetivo a largo plazo de permitir que cualquier tarea administrativa se realice a través de él.

Catalyst utiliza modelos de IA de "laboratorios de vanguardia", siendo agnóstico a la fundación, lo que permite intercambiar modelos según sea necesario. La diferenciación de Serval radica en el "arnés" que rodea a estos modelos: contexto y memoria empresarial, integraciones, código generado, permisos y controles de acceso. Esto contrasta c on enfoques más amplios y potencialmente más complejos de competidores como ServiceNow, Atlassian y Freshworks. La verdadera innovación de Catalyst reside en su capacidad para desplegar agentes que actúan antes de que surja un problema, correlacionando señales de diferentes sistemas para diagnosticar y remediar problemas, como un caso donde se identificó y resolvió una deriva de configuración de red.

La estrategia de Serval es eliminar la necesidad de la mayoría de los tickets de soporte al convertir el trabajo repetitivo en automatizaciones ejecutables, lo que puede llevar a una reducción significativa del costo total de propiedad en comparación con soluciones tradicionales. Además, la empresa pone gran énfasis en la seguridad y la propiedad de los datos del cliente, ofreciendo diversas opciones de implementación y asegurando que los datos del cliente no se utilizan para entrenar modelos de IA. Clientes como Ramp han reportado mejoras sustanciales en la velocida d de creación de flujos de trabajo y una mayor adopción de Catalyst en diversos departamentos.

Fuente Original: https://venturebeat.com/infrastructure/servals-super-agent-catalyst-creates-roving-background-agents-to-identify-and-fix-it-issues-before-theyre-ticketed

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Cloudflare Automates Engineering Standards Using AI

Cloudflare has introduced an innovative approach to maintaining software quality by integrating engineering standards directly into an AI-driven control system. As the company scales, traditional manual code reviews and documentation checks often fail to keep pace with the velocity of development. To address this, Cloudflare is shifting toward automated governance, using machine learning models to analyze pull requests and system configurations against their internal best practices. This transition ensures that distributed engineering teams adhere to security, performance, and reliability benchmarks without requiring constant oversight from lead architects.

Imagen generada con IA

The core of this system involves encoding technical guidelines into a format that the AI can interpret and enforce systematically. By automating these checks, the organization reduces the human cognitive load associated with ensuring compliance with evolving standards. When a developer submits changes, the AI tool acts as an intelligent gatekeeper, providing immediate feedback on potential violations of architecture patterns or security protocols. This creates a tight feedback loop that catches common errors during the earliest stages of the development lifecycle, preventing technical debt from entering the production environment.

For technically literate observers, this move represents a significant shift from "policy as documentation" to "policy as executable code." Instead of relying on engineers to memorize ever-changing style guides or infrastructure patterns, Cloudflare is embedding these constraints into the tooling itself. This not only streamlines the onboarding process for new developers but also ensures a consistent level of quality across the entire fleet of services. By offloading the burden of routine compliance checks to AI, human engineers gain more time to focus on complex problem-solving and architectural innovation rather than tedious oversight.

Ultimately, this approach highlights a broader trend in infrastructure management where manual governance is replaced by automated, intelligence-led systems. As global infrastructure demands grow, relying on subjective human review becomes a bottleneck. By quantifying engineering quality standards, Cloudflare is establishing a blueprint for how large-scale organizations can maintain rigorous software integrity while still operating at high velocity. This methodology is particularly relevant for businesses struggling to maintain security and performance consistency while scaling their internal engineering operations.

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Fuente Original: infoq.com

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Slack Code AI Coding Goes Multiplayer in Your Chat

Slack is revolutionising software development by bringing AI coding agents out of isolated terminals and directly into team conversations with the launch of Slack Code. This new product integrates popular AI coding tools like Anthropic's Claude Code, Cognition's Devin, GitHub Copilot, and Vercel's agent into dedicated Slack channels. The core idea is to make AI coding a collaborative, "multiplayer" experience, moving away from the current model where this work is largely invisible to the rest of the team.

When a user initiates a coding task with an AI agent in Slack, a project-specific channel is created. Here, the agent works in the o pen, making code changes, live previews, and the overall plan visible to everyone. This transparency allows for real-time review, feedback, and contributions from any team member, regardless of their technical background. Slack's interim CEO, Rob Seaman, highlights that this shifts the bottleneck from writing code to human elements like ideas, taste, and judgment, effectively democratising contribution. This move is significant for Slack and the wider enterprise AI market, betting that the future lies in owning the collaborative layer around these powerful AI tools.

The workflow demonstrated showcases how agents can respond to bug reports, investigate issues, and even incorporate external assets like design files. Crucially, these cloud-based agents create an auditable record of their work, facilitating easier scaling and verification. Beyond code channels, Slack is enhancing its agent integration with features like agent DMs, a dedicated Agents tab for managing sessions, and streamlined deployment from various AI platforms. This strategy positions Slack as a central hub for AI-driven workflows, not just for coding, but potentially for other professional tasks like marketing and legal reviews. Slack Code also addresses security concerns by ensuring agents operate with the permissions of the invoking user, preventing unauthorised access and maintaining existing review processes.

Fuente Original: https://venturebeat.com/orchestration/slack-wants-to-drag-ai-coding-out-of-the-terminal-and-into-the-group-chat

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Vulnerabilidad crítica en Microsoft Entra ID explotada

Microsoft ha emitido una alerta de seguridad de máxima gravedad tras detectar la explotación activa de una vulnerabilidad crítica en su servicio de gestión de identidades y accesos, Microsoft Entra ID, anteriormente conocido como Azure Active Directory. Identificada como CVE-2026-69836, esta falla ha recibido una puntuación CVSS de 10.0, el nivel más alto posible en la escala de severidad, debido a su potencial para permitir la ejecución remota de código en entornos críticos de infraestructura en la nube.

La naturaleza de esta vulnerabilidad es especialmente preocupante dado que Entra ID constituye la columna vertebral de la seguridad y el control de acceso para innumerables organizaciones que utilizan el ecosistema de Microsoft. La capacidad de un atacante para ejecutar código de forma remota sin la intervención del usuario representa un riesgo directo para la integridad y confidencialidad de las identidades corporativas, lo que podría facilitar movimientos laterales, escalada de privilegios y el compromiso total de los sistemas gestionados a través de esta plataforma.

A pesar de la peligrosidad técnica que implica este hallazgo y el hecho de que ya ha sido utilizado en ataques reales, la compañía ha confirmado que los clientes no necesitan ejecutar ninguna acción correctiva. Esto sugiere que Microsoft ha aplicado medidas de mitigación o parches directamente desde el lado del servidor, asumiendo la responsabilidad total de la remediación sin necesidad de intervención manual por parte de los administradores de TI. Esta estrategia de respuesta es habitual en servicios de software como servicio donde el proveedor mantiene el control total sobre la infraestructura subyacente.

Para los profesionales de ciberseguridad y administradores de sistemas, este incidente subraya la dependencia crítica de las plataformas de identidad centralizadas. Aunque en esta ocasión el riesgo se ha contenido mediante actualizaciones centralizadas, la magnitud de la puntuación CVSS sirve como recordatorio de que incluso los servicios de identidad más robustos pueden ser vectores de ataque significativos. La transparencia de Microsoft al reconocer la explotación activa resalta la importancia de mantener una vigilancia constante sobre los registros de auditoría y los comportamientos anómalos dentro del entorno de Entra ID, independientemente de que la gestión técnica de la infraestructura recaiga exclusivamente sobre el proveedor.

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Fuente Original: thehackernews.com

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IA ataca PLCs Siemens S7: Alerta infraestructura crítica

El gobierno de Estados Unidos ha emitido una seria advertencia sobre una amenaza emergente que apunta directamente a las organizaciones de infraestructura crítica del país. La alerta se centra en el uso de scripts de explotación generados por inteligencia artificial (IA), los cuales están siendo empleados para atacar los Controladores Lógicos Programables (PLCs) de la serie Siemens S7.

Estos scripts, diseñados con la ayuda de IA, no buscan un ataque inmediato de interrupción, sino que están siendo utilizados para tareas de reconocimiento y desarrollo de capacidades. Esto sugiere un esfuerzo sofisticado y a largo plazo para mapear y comprender las vulnerabilidades de los sistemas antes de lanzar una ofensiva más directa. Un aspecto particularmente preocupante es que estos scripts se disfrazan hábilmente como herramientas de monitoreo legítimas, lo que dificulta enormemente su detección por parte de los sistemas de seguridad convencionales.

Para un lector con conocimientos técnicos, la implicación de esta noticia es profunda. Primero, la utilización de IA para generar exploits marca una escalada significativa en el panorama de las ciberamenazas. La IA puede automatizar y acelerar la creación de código malicioso, adaptándolo a diferentes entornos y defensas con una eficiencia que supera con creces los métodos manuales. Esto reduce el tiempo y el esfuerzo necesarios para desarrollar ataques complejos, haciendo que las defensas tradicionales sean más difíciles de mantener.

Segundo, el objetivo de los ataques son los PLCs Siemens S7, componentes vitales en sistemas de control industrial (ICS) que gestionan infraestructuras críticas como plantas de energía, redes de agua y sistemas de manufactura. Un compromiso exitoso de estos dispositivos no solo podría llevar a la interrupción de servicios esenciales, sino también a daños físicos catastróficos. La capacidad de un adversario para realizar reconocimiento y desarrollar capacidades en estos sistemas es un preludio preocupante para ataques de mayor impacto.

Finalmente, el camuflaje como herramientas de monitoreo legítimas es una táctica de evasión avanzada. Los operadores de infraestructura crítica confían en diversas herramientas para mantener la visibilidad de sus sistemas. Si los scripts maliciosos pueden imitar la apariencia y el comportamiento de estas herramientas, se integran sin ser detectados en el entorno operativo, obteniendo acceso persistente y la información necesaria para planificar futuros ataques. Esta amenaza subraya la necesidad urgente de fortalecer las defensas de seguridad operacional y adoptar enfoques más proactivos para la detección de anomalías en entornos ICS.

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Fuente Original: thehackernews.com

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ATT Recorta Costos IA con Modelos Open Source

AT&T ha dado un paso significativo en la optimización de sus operaciones de inteligencia artificial, logrando una notable reducción de costos gracias a la implementación de enrutadores de modelos y el uso de soluciones de código abierto. Esta estrategia no solo ha permitido a la empresa ser más eficiente, sino que también ha abierto la puerta a una mayor flexibilidad y escalabilidad en sus iniciativas de IA.

La adopción de enrutadores de modelos, también conocidos como 'model routers', es clave en este proce so. Estas herramientas actúan como un intermediario inteligente, dirigiendo las consultas de IA hacia el modelo más adecuado para cada tarea específica. Esto evita la necesidad de ejecutar todos los modelos para cada solicitud, lo que se traduce en un uso más eficiente de los recursos computacionales y, por ende, una disminución considerable en los gastos operativos.

Además de los enrutadores, la apuesta por el código abierto ha sido fundamental. AT&T ha aprovechado la comunidad y las herramientas disponibles en el ecosistema open source para desarrollar y desplegar sus soluciones de IA. Esto no solo reduce la dependencia de licencias costosas, sino que también fomenta la colaboración y la innovación, permitiendo a la empresa acceder a tecnologías de vanguardia de manera más ágil. La compañía estima que estas medidas han llevado a ahorros de hasta el 60% en el costo por inferencia, un indicador crucial en la eficiencia de los sistemas de IA.

La estrate gia de AT&T demuestra que la inteligencia artificial, lejos de ser una fuente inagotable de gastos, puede convertirse en un motor de eficiencia y ahorro cuando se implementa de manera inteligente y estratégica. La combinación de enrutadores de modelos y el poder del código abierto es un claro ejemplo de cómo las empresas pueden navegar el complejo mundo de la IA de forma más rentable y sostenible.

Fuente Original: https://news.google.com/rss/articles/CBMivAFBVV95cUxNYUdreEhwWF9wcWo3VVExSHZ5eXJETmFMWVVNWFd2QzltdXhwY2tsNUNTLWVKMXVDUThNZ3NDSU1Kc1ROWnFrWTJSWTd1Z19QcnRkUjdwVWNtQlZZY1BLRVJnTFJqWWFiZkdLeXBKSVM5bG9WTDJmYUZicFdURHU0WW9KbnpZZUpLcEFFUEh0Mll TVkpTblBkVGx0Sl95WDRnQ0xlQnpmRWI0VEhFTlF0MmtsWi1GbGF3cnVqcA?oc=5

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Brazil Splitting AI Infrastructure Between Superpowers

The Brazilian government has announced a strategic move to bolster its domestic artificial intelligence capabilities by launching a significant supercomputer infrastructure project. Rather than aligning exclusively with a single geopolitical bloc, Brazil has opted for a hybrid procurement strategy that distributes key technological responsibilities between Chinese and American corporations. This decision reflects a careful balancing act, positioning the nation to leverage diverse hardware architectures and software ecosystems while navigating the intensifying technological rivalry between Beijing and Washington.

Imagen generada con IA

The project, overseen by Brazil’s Ministry of Science, Technology and Innovation, aims to provide high-performance computing resources necessary for training large-scale machine learning models and advancing scientific research. By diversifying its partnerships, Brazil intends to avoid vendor lock-in and ensure that its digital infrastructure remains resilient to potential supply chain disruptions or export control fluctuations. The initiative is particularly focused on enabling local researchers and private firms to develop AI models tailored to regional datasets, such as those related to the Amazon rainforest, agriculture, and public health.

For the technical community, this development is significant because it highlights the growing necessity of building compute-heavy infrastructure that is not beholden to a single nation's geopolitical influence. By integrating hardware from multiple sources, Brazil is essentially creating a heterogeneous computing environment that may require sophisticated orchestration layers to manage workloads effectively. This setup poses unique challenges in software compatibility and kernel-level optimizations, as engineers will need to ensure that AI training pipelines can move seamlessly between different hardware backends.

Ultimately, this initiative underscores the reality that nations seeking AI sovereignty must often navigate a fragmented global tech landscape. By splitting these contracts, Brazil is signaling that it prioritizes technical functionality and infrastructure accessibility over exclusive strategic alignment. Whether this dual-path strategy will result in a cohesive national compute strategy or lead to complex integration bottlenecks remains a pivotal question. However, it represents a notable blueprint for emerging economies attempting to participate in the global AI race without sacrificing diplomatic neutrality or compromising their long-term digital independence.

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Fuente Original: Reuters

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