IA Revolucionaria Descubrimientos Cientificos con IA

Inherent, un nuevo laboratorio de inteligencia artificial con sede en Londres, ha emergido con una ronda de financiación semilla de 50 millones de dólares, liderada por importantes inversores como Index Ventures y Radical Ventures, con la participación de NVentures y otros. Lo más destacado es su equipo fundador, compuesto por experimentados ex-investigadores de DeepMind, Microsoft y Reka AI, quienes buscan revolucionar el descubrimiento científico.

La empresa está desarrollando una plataforma innovadora llamada Faraday, cuyo objetivo principal no es simplemente acelerar la búsqueda de respuestas, sino más bien identificar qué preguntas científicas son realmente valiosas y merecen ser investigadas. Esta filosofía se aleja del enfoque tradicional de la IA, que se centra en responder preguntas predefinidas. Inherent propone un modelo de "ciencia nativa de IA", donde los investigadores humanos colaboran con agentes de IA automejorables para abordar problemas científicos complejos.

Esta iniciativa se diferencia por su estructura como corporación de beneficio público, lo que subraya un compromiso con el impacto social junto a los retornos económicos. La plataforma Faraday está diseñada para ser un ecosistema donde la curiosidad humana y la capacidad de exploración de la IA se fusionen, buscando resultados excepcionales que trasciendan las limitaciones actuales de la investigación humana. Los inversores ven un gran potencial en esta "ciencia nativa de IA", anticipando descubrimientos que antes eran inalcanzables. La combinación de experiencia en investigación de IA y conocimiento de políticas públicas posiciona a Inherent de manera única para colaborar tanto con la comunidad científica como con las instituciones gubernamentales. El tiempo dirá si Faraday cumple su ambiciosa promesa de transformar el panorama de la investigación científica.

Fuente Original: https://thenextweb.com/news/inherent-ai-50-million-seed-deepmind-faraday-science

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Dell Stock Soars AI Servers Drive Massive Revenue Surprise

Get ready for some mind-blowing news in the tech world! Dell's stock experienced an absolutely stellar day, surging by a remarkable 32.76%, marking its single best trading day ever. This incredible surge wasn't just a fluke; it was directly tied to the company's latest financial report, which revealed its fastest revenue growth since going public back in 2018. Investors and analysts alike are buzzing, with shares now enjoying a staggering 234% increase year-to-date in 2026.

The secret sauce behind this impressive performance? Artificial intelligence. Dell reported a colossal demand for its AI servers, which are packed with crucial graphics processing units from industry giants like Nvidia. The numbers are truly astonishing: quarterly revenue shot up by nearly 88% year-over-year. Even more impressively, revenue specifically from AI servers saw a jaw-dropping 757% increase from the previous year, raking in a massive $16.1 billion.

Industry experts are struggling to comprehend the magnitude of Dell's success. Ben Reitzes, a prominent figure in technology research, described it as unlike anything he'd ever witnessed. He highlighted that Dell didn't just hit its AI targets but also demonstrated exceptional overall execution, exceeding all expectations across the board. Even seasoned analysts at Morgan Stanley admitted they had underestimated Dell, confessing to eating their 'humble pie' and undertaking a review of their own models and price targets. They lauded the quarter as one of the most impressive they've encountered in their extensive coverage of the hardware sector, especially considering the broader industry's component challenges.

Fuente Original: https://slashdot.org/story/26/05/29/2033206/dell-stock-surges-32-in-one-day-big-revenue-from-ai-servers-stuns-analysts?utm_source=rss1.0mainlinkanon&utm_medium=feed

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IA en Ciberataques Agentes LLM Tras Exploits

La inteligencia artificial (IA) está revolucionando todos los aspectos de la seguridad informática, incluyendo la forma en que los ciberdelincuentes operan. Un reciente descubrimiento revela cómo los atacantes están empleando agentes basados en modelos de lenguaje grandes (LLM) para llevar a cabo actividades de 'post-explotación' tras comprometer sistemas, específicamente en relación con la vulnerabilidad Marimo CVE-2026-39987.

Estos agentes de IA, al ser integrados en las campañas maliciosas, permiten a los atacantes automatizar y escalar sus acciones de manera sin precedentes. Una vez que han logrado explotar una vulnerabilidad para acceder a un sistema, estos agentes LLM pueden ser utilizados para tareas complejas como el reconocimiento interno, la elevación de privilegios, el movimiento lateral a través de la red y la exfiltración de datos. Esto representa un avance significativo en la sofisticación de las amenazas, ya que los LLM pueden entender y ejecutar instrucciones complejas, adaptarse a entornos desconocidos y generar código malicioso o comandos personalizados.

La eficacia de estos agentes de IA en la fase de post-explotación radica en su capacidad para analizar la información del sistema comprometido, identificar activos valiosos y planificar los siguientes pasos del ataque de forma autónoma. Esto reduce drásticamente el tiempo y el esfuerzo manual que los atacantes solían requerir, permitiéndoles operar de manera más sigilosa y destructiva. La adopción de estas herramientas por parte de los ciberdelincuentes subraya la urgencia de q ue las organizaciones fortalezcan sus defensas y se preparen para un panorama de amenazas cada vez más impulsado por la IA. La capacitación continua y la adaptación de las estrategias de ciberseguridad son esenciales para contrarrestar estas nuevas y avanzadas tácticas.

Fuente Original: https://thehackernews.com/2026/05/attackers-use-llm-agent-for-post.html

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Pinterest Redujo Costos de IA 90 Optimizando Modelos

Pinterest ha logrado una hazaña impresionante en el mundo de la inteligencia artificial: reducir sus costos operativos en un 90% mientras simultáneamente mejora la precisión en un 30%. Con 620 millones de usuarios activos mensuales, la plataforma no podía permitirse llamar a un modelo de IA frontera para cada recomendación de imagen. La solución vino de la mano de Matt Madrigal, CTO de Pinterest, quien tomó la audaz decisión de desmantelar la capa de visión del modelo Qwen3-VL y reconstruirla con embeddings propietarios.

El equipo de Madrigal ha estado invirtiendo fuertemente en la personalización de modelos de código abierto de manera fundamental. La clave del éxito radica en aprovechar los datos únicos de Pinterest para afinar estos modelos, demostrando que la calidad de los datos puede superar incluso al tamaño del modelo. La compañía ha utilizado históricamente modelos de código abierto como BERT de Google y CLIP de OpenAI para búsqueda y descubrimiento visual, desarrollando su propio Pin CLIP que incorpora embeddings visuales propietarios y metadatos de imágenes.

El asistente de compras conversacional de Pinterest, Navigator 1, fue construido sobre Qwen3-VL con personalizaciones significativas. El equipo literalmente eliminó la capa de codificador de visión de Qwen y afinó el modelo con embeddings multimodales propietarios. Esto permite capturar metadatos sobre pines e imágenes que pueden ser precomputados sin conexión y reentrenados regularmente con nueva información para ofrecer experiencias personalizadas. Sin estos embeddings, los desarrolladores tendrían que llamar y codificar cada imagen devuelta en tiempo de ejecución, una por una, resultando en una latencia 20 veces peor desde la perspectiva de inferencia.

Para guiar a los usuarios desde la inspiración hasta la compra, el equipo construyó un "grafo de gustos": una representación dinámica de lo que realmente les gusta a los usuarios individuales, no solo lo que hacen clic. Esta arquitectura combina una estructura de grafos con aprendizaje representacional, donde los embeddings de usuario capturan los gustos en evolución. Por ejemplo, un usuario puede estar interesado en diseños modernos de mediados de siglo, mientras que otro prefiere una estética de Nantucket. Estas preferencias se capturan en embeddings de usuario, y el grafo de gustos entrega productos específicos y relevantes como resultado, transformando el descubrimiento en intención de compra.

Fuente Original: https://venturebeat.com/orchestration/pinterest-cut-ai-costs-90-by-gutting-a-frontier-models-vision-layer

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ChatGPT Vulnerability Exposes Users to Phishing Attacks

A newly discovered security flaw dubbed ChatGPhish has transformed ChatGPT's web summary feature into an unexpected phishing threat. This vulnerability demonstrates how artificial intelligence tools, designed to enhance productivity and streamline information gathering, can inadvertently become vectors for cyberattacks when security weaknesses are exploited by malicious actors.

The ChatGPhish vulnerability specifically targets ChatGPT's capability to summarise web content. When users request summaries of online articles or websites, the AI processes and presents information from those sources. However, attackers have found ways to manipulate this feature, potentially injecting malicious content or creating deceptive summaries that could trick users into divulging sensitive information or clicking on harmful links. This represents a significant evolution in phishing tactics, leveraging the trust users place in AI-powered tools.

This discovery highlights the expanding attack surface that artificial intelligence technologies are creating across digital ecosystems. As organisations and individuals increasingly rely on AI assistants for research, content creation, and information processing, the security implications of these tools become paramount. Cybercriminals are adapting their strategies to exploit the unique characteristics of AI systems, recognising that users may be less cautious when interacting with seemingly intelligent and helpful digital assistants.

The incident underscores the critical need for comprehensive security training that addresses AI-specific threats. Industry experts are emphasising that traditional cybersecurity awareness programmes must evolve to encompass the new risks introduced by artificial intelligence. Security professionals need specialised knowledge to identify, prevent, and respond to attacks that leverage AI vulnerabilities, making ongoing education and training essential in this rapidly changing threat landscape.

Fuente Original: https://thehackernews.com/2026/05/chatgphish-vulnerability-turns-chatgpt.html

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OpenAI IA de Vanguardia para Ciberseguridad Bancaria en Japon

Japón está adoptando un enfoque audaz en la ciberdefensa al otorgar acceso a modelos de inteligencia artificial de vanguardia a sus tres principales megabancos: MUFG, SMBC y Mizuho. El nuevo modelo, denominado GPT-5.5-Cyber, se distribuirá a través del programa "Trusted Access for Cyber" de OpenAI, diseñado específicamente para poner herramientas potentes exclusivamente en manos de defensores verificados.

Esta iniciativa subraya el reconocimiento por parte de Tokio de la IA como una infraestructura crítica nacional, tratándola no como un producto de consumo sino como un escudo estratégico. La decisión surge de la comprensión de que los mismos modelos que facilitan los ciberataques más sofisticados pueden ser empleados para fortalecer las defensas. La ministra de Finanzas, Satsuk i Katayama, y el Secretario del Tesoro de EE. UU., Scott Bessent, estuvieron directamente involucrados en las negociaciones, elevando este acuerdo a un entendimiento gubernamental además de una transacción comercial.

Este movimiento se enmarca dentro de un esfuerzo más amplio de Japón para abordar los riesgos de ciberseguridad de la IA. Se ha establecido un grupo de trabajo público-privado que reúne a bancos, el Banco de Japón y laboratorios de IA líderes. La incursión de OpenAI se suma a otros acuerdos similares, como el de Anthropic con su modelo Claude Mythos, consolidando la creación de un mercado emergente de contratistas de defensa de IA con los bancos y ministerios de finanzas como clientes clave. Sin embargo, existe la preocupación de que esta concentración de IA defensiva avanzada en unas pocas instituciones grandes pueda generar una brecha de seguridad, dejando a bancos más pequeños y startups fintech más expuestos. El tiempo dirá si esta estrategia f ortalece todo el sistema o solo sus componentes más robustos.

Fuente Original: https://thenextweb.com/news/openai-japan-megabanks-cyber-model

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AI Designs LLM Reasoning Slashes Token Use 695

Tired of manually tweaking Large Language Models (LLMs) for better performance? Researchers from Meta, Google, and various universities have developed a groundbreaking framework called AutoTTS. This innovative system automates the design of 'test-time scaling' (TTS) strategies, which are crucial for enhancing LLM capabilities in real-world applications. Traditionally, designing these strategies required human intuition and extensive manual effort, often leading to suboptimal trade-offs between accuracy and computational cost. AutoTTS aims to break this bottleneck by treating strategy design as an algorithmic search problem, freeing up engineers and optimizing compute allocation dynamically.

The core of AutoTTS lies in its ability to automatically discover optimal TTS strategies. Instead of relying on human engineers to craft rigid heuristics for when an LLM should explore new reasoning paths, delve deeper, prune unpromising options, or stop altogether, AutoTTS employs an 'explorer LLM'. This autonomous agent iteratively designs and refines 'controllers' – essentially algorithms that dictate how the LLM allocates its computational budget during inference. To make this discovery process computationally feasible, AutoTTS uses an 'offline replay environment' containing pre-collected reasoning trajectories from the base LLM. This allows the explorer to efficiently evaluate and refine strategies without incurring astronomical costs.

The results are impressive. In experimental trials, AutoTTS demonstrated a remarkable ability to reduce token usage by up to 69.5% without compromising accuracy. One of the AI-designed controllers, the 'Confidence Momentum Controller', uses sophisticated mec hanisms like trend-based stopping and alignment-aware depth allocation, which human engineers would likely not conceive. This automation not only leads to significant cost savings but also has the potential to boost peak performance. The entire discovery process for AutoTTS cost a mere $39.90 and took 160 minutes, making custom-optimized reasoning strategies accessible for enterprise AI development. This framework, along with its Confidence Momentum Controller, is now available on GitHub, offering a powerful tool for practitioners looking to enhance their LLM deployments.

Fuente Original: https://venturebeat.com/orchestration/researchers-automated-llm-reasoning-strategy-design-and-cut-token-usage-by-69-5

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Mistral AI IA Industrial Vibe y Centros de Datos para Desafiar Gigantes

Mistral AI ha desatado una ofensiva estratégica ambiciosa, anunciando su incursión en la manufactura industrial, la expansión de su centro de datos de inferencia cerca de París y el rediseño de su asistente de consumo. Estas movidas demuestran la determinación de la startup francesa de posicionarse como el proveedor de IA empresarial por defecto, especialmente para aquellas organizaciones reticentes a compartir datos sensibles con gigantes tecnológicos estadounidenses.

En su evento inaugural, la compañía reveló una estrategia integral que abarca desde clusters de GPUs hasta simulaciones físicas avanzadas. Con una plantilla que ya supera las mil personas y un objetivo de facturación de mil millones de euros para 2026, Mistral busca una trayectoria de crecimiento impresionante. La clave de su enfoque radica en la propiedad total de la pila tecnológica, considerando que el control de la infraestructura física es tan crucial como la calidad de sus modelos de IA.

El corazón de esta expansión es "Mistral for Industrial Engineering", una plataforma integrada que combina sus LLMs con capacidades de simulación física, provenientes de la adquisición de Emmi AI. Esta solución está diseñada para industrias como la aeroespacial, automotriz y de semiconductores, ofreciendo herramientas para acelerar el diseño de productos, validar simulaciones y optimizar la producción. Han sellado alianzas clave con Airbus y BMW Group para aplicar esta tecnología en procesos de diseño y simulación complejos, además de contar con ASML como socio y accionista principal.

La compañía también está realizando una inversión significativa de 4 mil millones de euros en centros de datos en Francia y Suecia, bajo el nombre de Mistral Compute. Con una capacidad proyectada de 200 MW para 2027 y 1 GW para 2030, buscan asegurar la capacidad de cómputo para sus propias operaciones y las de sus clientes, ofreciendo flexibilidad para despliegues on-premises o en sus infraestructuras. Esta apuesta por la infraestructura física es un pilar fundamental para atraer a clientes empresariales y gubernamentales preocupados por la soberanía de sus datos.

Finalmente, el asistente conversacional "Le Chat" evoluciona a "Vibe", una plataforma unificada de agentes para la productividad empresarial y el desarrollo de software. Vibe for Work se integra con herramientas empresariales para automatizar tareas como resúmenes de correos o análisis de hojas de cálculo, mientras que Vibe for Code asiste en tareas de desarrollo. Esta diversificación y la estrategia de consolidar capacidades en modelos más versátiles, como el Mistral Medium 3.5 y el próximo Mistral Large 4, señalan una nueva fase en la que Mistral busca competir ofreciendo una combinación única de modelos open-weight, infraestructura propia y personalización profunda, diferenciándose claramente de OpenAI y Anthropic.

Fuente Original: https://venturebeat.com/technology/mistral-ai-launches-vibe-expands-into-industrial-ai-and-announces-data-center-push-to-challenge-openai

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Anthropic Lanza Claude Opus 48 con IA Mejorada

Anthropic ha dado un paso significativo en el desarrollo de inteligencia artificial con el lanzamiento de Claude Opus 4.8, una actualización que promete revolucionar la forma en que los modelos de lenguaje manejan información incierta o defectuosa. Esta nueva versión no solo ofrece un rendimiento superior, sino que destaca por su capacidad para identificar y señalar problemas en los datos en lugar de generar afirmaciones sin fundamento, una característica que marca una diferencia crucial respecto a otros modelos del mercado.

Según los evaluadores tempranos de Anthropic, Opus 4.8 muestra una notable tendencia a reconocer incertidumbres en su trabajo y a evitar hacer declaraciones no respaldadas por los datos disponibles. Esta característica ha sido especialmente valorada por empresas como Bridgewater Associates, cuyos representantes destacaron que la mayor diferencia de esta actualización radica precisamente en la capacidad proactiva del modelo para señalar problemas tanto en las entradas como en las salidas de un análisis, algo que otros modelos frecuentemente pasan por alto, dejando que sean los usuarios quienes detecten estos errores.

Junto con el nuevo modelo, Anthropic ha introducido una funcionalidad llamada Dynamic Workflows (Flujos de Trabajo Dinámicos), que estará disponible como vista previa de investigación. Este sistema está diseñado para ayudar a modelos grandes como Opus a gestionar tareas complejas mediante la coordinación de cientos de subagentes paralelos. Un ejemplo impresionante de sus capacidades es que Claude Code, trabajando con Opus 4.8, ahora puede ejecutar migraciones de código a escala completa, abarcando cientos de miles de líneas de código desde el inicio hasta la fusión final, utilizando el conjunto de pruebas existente como referencia de calidad.

En cuanto a Mythos, el modelo más avanzado de Anthropic, la compañía ha insinuado que podría estar disponible públicamente en un futuro cercano. Según comunicaron, están progresando rápidamente en el desarrollo de las salvaguardas necesarias y esperan poder ofrecer modelos de clase Mythos a todos sus clientes en las próximas semanas, lo que representa un emocionante avance en el campo de la inteligencia artificial.

Fuente Original: https://slashdot.org/story/26/05/28/2013200/anthropic-releases-opus-48-with-new-dynamic-workflow-tool?utm_source=rss1.0mainlinkanon&utm_medium=feed

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IBM and Red Hat Invest 5 Billion in Open Source Security

In a groundbreaking move to address growing concerns about software supply chain security, IBM and Red Hat have announced Project Lightwell, a massive $5 billion initiative designed to safeguard open-source software ecosystems. This ambitious programme combines cutting-edge artificial intelligence capabilities with the expertise of over 20,000 engineers worldwide to identify, validate, and remediate vulnerabilities across the open-source landscape at an unprecedented scale.

Project Lightwell represents a fundamental shift in how enterprises can approach open-source software security. At its core, the initiative establishes a trusted enterprise clearinghouse that functions as a security coordination layer. This clearinghouse leverages advanced AI technology to validate and test security fixes across massive volumes of open-source code, ensuring that patches meet enterprise-grade standards before deployment. The service will be available through commercial subscriptions, enabling organisations to integrate secure, validated patches directly into their existing software supply chains with comprehensive lifecycle management.

The initiative has already attracted significant interest from major financial institutions, with several industry leaders participating as early adopters. Bank of America, BNY, Citi, Goldman Sachs, JPMorganChase, Mastercard, Morgan Stanley, Royal Bank of Canada, State Street, Visa, and Wells Fargo are all collaborating with IBM and Red Hat to refine the platform. Their real-world deployment experiences will inform how vulnerabilities are identified, validated, and resolved across complex, enterprise-level software supply chains.

This substantial investment underscores the critical importance of securing open-source software, which forms the backbone of countless enterprise applications and infrastructure. By combining human expertise with AI-powered automation, Project Lightwell aims to address the challenges of maintaining security across the vast and distributed nature of open-source development, from upstream contributions through to production environments.

Fuente Original: https://linux.slashdot.org/story/26/05/28/1641221/ibm-red-hat-commit-5-billion-to-secure-open-source-supply-chains?utm_source=rss1.0mainlinkanon&utm_medium=feed

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Meta Suscripciones IA OpenAIxAI Anuncios Digitales

La industria de la inteligencia artificial está en pleno punto de inflexión. Meta, conocida por sus ingresos publicitarios, ahora está explorando un modelo de suscripción para su chatbot Meta AI, ofreciendo niveles de $7.99 y $19.99 al mes. Este movimiento estratégico busca diversificar sus fuentes de ingresos y protegerse ante la creciente popularidad de chatbots de IA que aún no monetiza eficazmente.

Mientras tanto, OpenAI y xAI, lideradas por Elon Musk, están virando en la dirección opuesta: hacia el negocio de la publicidad. OpenAI, tras su éxito con ChatGPT, planea integrar publicidad en su plataforma para aprovechar su masiva base de usuarios semanales activos y alcanzar ambiciosos objetivos de ingresos. Por su parte, xAI busca integrar Grok en la plataforma X (anteriormente Twitter) para ofrecer publicidad aumentada por IA a sus anunciantes existentes, aprovechando su infraestructura publicitaria actual.

Esta convergencia marca una nueva etapa en el debate sobre los modelos de negocio de la IA. Ambos gigantes, Meta y OpenAI/xAI, están entrando en territorios previamente dominados por el otro, impulsados por presiones de inversores y la necesidad de justificar enormes inversiones en infraestructura de IA. Meta busca demostrar un retorno de la inversión a corto plazo, mientras que OpenAI y xAI necesitan expandir sus bases de ingresos más allá de las suscripciones. Los próximos meses serán cruciales para determinar qué estrategia resultará más exitosa.

Fuente Original: https://thenextweb.com/news/meta-ai-subscriptions-openai-xai-ad-business-collision

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Mistral AI Powers Industry Airbus BMW Lead Charge

Mistral AI has officially launched "Mistral for Industrial Engineering," a cutting-edge AI platform specifically designed for heavy industry. This new offering is built upon the technology acquired from Emmi AI and boasts major industry players like Airbus, BMW, and EDF as its initial customers.

The core of this innovative stack is 'simulation surrogate modelling.' This technique employs neural networks trained on data from complex physics simulators. Instead of taking hours for traditional simulations, these AI models can now deliver comparable results in mere seconds. Emmi's technology, originally developed from research at Johannes Kepler University Linz, excels at real-time simulation of crucial elements like airflow, thermodynamics, fluid dynamics, and material deformation. This directly addresses the pressing needs of European industrial firms for AI tools focused on engineering, production data, robotics, defect detection, and factory operations, moving beyond generic chatbots or code assistants.

The selection of customers highlights Mistral's strategic focus. Aerospace giant Airbus is adopting the engineering-simulation capabilities. Automotive leader BMW is integrating the Mistral stack into its industrial AI competence centre, following its exploration of humanoid robots in manufacturing. French state-owned energy company EDF is another key anchor customer. Additionally, CMA CGM, a significant container shipping group that has been a Mistral client for over a year, is now being incorporated into this new industrial offering. This diverse customer base spans aerospace, automotive, energy, and logistics, demonstrating Mistral's targeted approach in a market traditionally overlooked by US-based AI labs primarily focused on consumer and enterprise software. Mistral's strategy centres on providing a sovereign European solution, appealing to industries where data sovereignty is a critical concern.

Fuente Original: https://thenextweb.com/news/mistral-physical-ai-airbus-bmw-industrial-launch

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IA de Cognicion Codigo Propio Creado por IA Gigantesca Ronda

La startup de inteligencia artificial Cognition AI ha dado un golpe sobre la mesa, asegurando más de mil millones de dólares en financiación y alcanzando una valoración estratosférica de 26 mil millones de dólares. Esta cifra más que duplica su valor desde una ronda anterior en septiembre, consolidando su posición en el competitivo mercado de la IA. La ronda estuvo co-liderada por firmas de renombre como Lux Capital, General Catalyst y 8VC, contando con la participación de otros importantes inversores.

Los números detrás de esta impresionante valoración son abrumadores. En tan solo 12 meses, los ingresos de Cognition han experimentado un crecimiento espectacular, pasando de 37 millones a 492 millones de dólares. Su ambicioso objetivo es superar los mil millones de dólares en ingresos anualizados este mismo año. Clientes de la talla de Goldman Sachs, Mercedes-Benz, la NASA y partes del gobierno de Estados Unidos ya confían en sus soluciones.

El producto estrella de Cognition es Devin, un agente de IA diseñado para automatizar el proceso de programación de principio a fin. A diferencia de las herramientas de autocompletado, Devin puede tomar una descripción de tarea y producir software funcional de manera autónoma, encargándose de la planificación, escritura, depuración y despliegue de código. Sorprendentemente, el CEO de Cognition, Scott Wu, ha revelado que más del 90% del código interno de la propia empresa es generado por Devin, lo que demuestra una audaz aplicación de su propia tecnología.

Cognition opera con una combinación de sus propios modelos y aquellos de OpenAI y Anthropic, una estrategia que busca optimizar resultados y posicionarse como una capa de orquestación en lugar de un proveedor de modelos. Esta jugada se produce en un momento en que el mercado de codificación con IA está en ebullición, con empresas como Cursor alcanzando valoraciones multimillonarias y gigantes como Salesforce invirtiendo fuertemente en capacidades de codificación para sus modelos fundacionales. La clave para Cognition reside en su apuesta por la capa de agente, la planificación y la ejecución, confiando en que esta capa capturará valor duradero mientras que los modelos fundacionales se vuelven más genéricos.

Además de su crecimiento orgánico, Cognition también está expandiéndose a través de adquisiciones, como la reciente compra de activos de Windsurf. Este movimiento subraya la creciente consolidación en el sector de la IA empresarial, donde el gasto ha aumentado drásticamente, impulsando fusiones y adquisiciones. La nueva financiación permitirá a Cognition refinar sus modelos, mejorar la experiencia del cliente y continuar con su estrategia de expansión. La independencia de la empresa, a pesar de su rápida valoración, se presenta como un desafío clave en un mercado que se comprime rápidamente alrededor de unos pocos jugadores dominantes.

Fuente Original: https://thenextweb.com/news/cognition-just-raised-1-billion-at-a-26-billion-valuation-and-90-of-its-own-code-is-written-by-its-ai

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Sitios Web Espian Visitantes Mediante Discos SSD

Una nueva técnica de vigilancia digital está poniendo en riesgo la privacidad de los usuarios de internet. Investigadores han descubierto un método llamado FROST (fingerprinting remotely using OPFS-based SSD timing) que permite a los sitios web espiar a sus visitantes analizando las interacciones sutiles con sus discos de estado sólido (SSD). Esta técnica puede revelar qué otros sitios web está visitando una persona y qué aplicaciones tiene abiertas en su dispositivo, todo sin requerir ninguna interacción adicional más allá de abrir el sitio malicioso.

El método FROST se basa en lo que se conoce como un canal lateral de contención, que mide cómo diferentes procesos compiten por el uso de un recurso específico. En este caso, el recurso es el SSD del dispositivo. Al medir con precisión el tiempo que tardan ciertas operaciones de entrada y salida en el disco, los atacantes pueden inferir información confidencial sobre la actividad del usuario. Lo más preocupante es que esta vigilancia puede detectar sitios abiertos incluso en otros navegadores diferentes al que aloja el ataque.

Lo que hace particularmente peligroso a FROST es que funciona exclusivamente desde el navegador web, sin necesidad de instalar software adicional. Utiliza código JavaScript que interactúa con el OPFS (origin private file system), un espacio de almacenamiento reservado que los sitios web pueden crear automáticamente sin permiso del usuario. Aunque estos sistemas de archivos están aislados por seguridad, el JavaScript puede medir las interacciones de entrada y salida del disco.

Los investigadores explican que el atacante realiza lecturas aleatorias continuas desde un archivo grande en OPFS. Cuando el usuario realiza otras actividades en su dispositivo, esto causa contención en el SSD que genera diferencias medibles en la latencia de estas operaciones de lectura. Estos patrones de latencia se analizan mediante una red neuronal convolucional previamente entrenada con aprendizaje profundo, lo que permite clasificar y identificar las aplicaciones y sitios web específicos que el usuario tiene abiertos. Este descubrimiento representa una nueva amenaza significativa para la privacidad en línea que requiere atención urgente de desarrolladores de navegadores y expertos en seguridad.

Fuente Original: https://hardware.slashdot.org/story/26/05/27/2153246/websites-have-a-new-way-to-spy-on-visitors-analyzing-their-ssd-activity?utm_source=rss1.0mainlinkanon&utm_medium=feed

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