Google lanza Gemini Decisions API, que responde hasta 1.000 preguntas de una sola vez
El modelo Gemini Decision 1 de Google DeepMind evalúa hasta 1.000 preguntas cerradas a la vez con texto, imágenes, audio y vídeo. Google asegura que devuelve resultados en 150 a 250 milisegundos con un coste unas cinco veces menor que Gemini 3.5 Flash-Lite.
Los desarrolladores que hacen clasificación, moderación o puntuación a gran escala tienen una opción más rápida y barata que los modelos de chat generales.
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Anthropic lanza Claude Fable 5.2 y Mythos 5.2 y rebaja un 20% los precios de su API
Anthropic presentó Claude Fable 5.2 y Mythos 5.2, que comparten un mismo modelo base con distintas salvaguardas y aportan mejoras en programación, razonamiento y visión. Fable está ampliamente disponible, mientras que Mythos se limita a grupos verificados de ciberseguridad y ciencias de la vida, y ambos cuestan ahora $8 por millón de tokens de entrada y $40 por millón de tokens de salida.
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Google DeepMind presenta AlphaGenome 2 para mostrar cómo los cambios en el ADN afectan a distintas células
Google DeepMind lanzó AlphaGenome 2, el sucesor de su modelo de predicción del genoma. Su objetivo es explicar cómo los cambios en el ADN afectan a distintos tipos de células, lo que podría ayudar a encontrar las causas de enfermedades.
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Hackers explotan un fallo de SGLang para entrar en un servidor de inferencia de NEAR AI y robar datos de agentes y usuarios
Un atacante aprovechó un fallo de ejecución remota de código en el motor de inferencia de código abierto SGLang para ejecutar código en uno de los servidores de inferencia de NEAR AI y se llevó datos de 18 agentes y unos 100 usuarios. Las solicitudes enviadas en modo confidencial también pudieron quedar visibles en ese servidor.
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Agentes de IA e investigadores de Microsoft encuentran 59 fallos en el kernel de Linux, algunos ocultos durante más de 20 años
Un proyecto de Microsoft FORGE Lab que combina agentes de IA con investigadores humanos encontró 59 vulnerabilidades en el kernel de Linux, algunas presentes en código de producción durante más de 20 años. La IA aceleró el hallazgo, pero verificar los fallos y escribir parches siguió requiriendo mucho trabajo humano.
Por qué importaLa IA está encontrando rápido fallos antiguos en software esencial, así que los equipos que usan Linux deben esperar más parches y planificar el esfuerzo humano necesario para corregirlos.
