El modelo de IA Claude de Anthropic, utilizando dieciséis agentes, creó con éxito un nuevo compilador C desde cero en un experimento de dos semanas, según una publicación reciente en un blog. El proyecto, que costó aproximadamente $20,000 en tarifas de API, muestra el potencial de los sistemas de IA multi-agente en tareas de codificación complejas.
El experimento, detallado en una publicación de blog del investigador de Anthropic, Nicholas Carlini, involucró dieciséis instancias del modelo de IA Claude Opus 4.6 de la compañía. Estos agentes fueron encargados de construir el compilador con mínima supervisión, trabajando en una base de código compartida. Los agentes de IA, según se informa, produjeron un compilador de 10,000 líneas. Esto ocurre al mismo tiempo que Anthropic y OpenAI están lanzando herramientas multi-agente.
En otras noticias, los abogados defensores están buscando acceso a los archivos de investigación relacionados con el asesinato de Renee Nicole Good, después de enterarse de que el agente de ICE que le disparó y la mató era el mismo oficial que fue agredido por Roberto Carlos Muñoz-Guatemala. Los abogados de Muñoz-Guatemala, condenado en diciembre por agredir al oficial de ICE Jonathan Ross, solicitaron a un juez federal que ordenara a los fiscales que entregaran los registros de capacitación y los archivos de investigación relacionados con el tiroteo de Good, que ocurrió el 7 de enero durante la Operación Metro Surge.
Mientras tanto, está surgiendo una nueva cadena de ataque que puede comprometer entornos en la nube a través de mensajes de LinkedIn aparentemente legítimos. Según un informe de investigación de CrowdStrike Intelligence publicado el 29 de enero, el pivote de gestión de identidad y acceso (IAM) permite a los atacantes obtener acceso a entornos en la nube en cuestión de minutos. El ataque involucra a un desarrollador que recibe un mensaje de LinkedIn de un reclutador, instalando un paquete malicioso para una evaluación de codificación y teniendo sus credenciales en la nube exfiltradas.
En el ámbito de los avances de la IA, investigadores de Stanford, Nvidia y Together AI han desarrollado una nueva técnica, TTT-Discover, que optimiza los kernels de GPU. Esta técnica permite que un modelo continúe entrenando durante el proceso de inferencia, actualizando sus pesos para el problema específico. TTT-Discover logró optimizar un kernel de GPU crítico para que se ejecutara el doble de rápido que las soluciones de última generación anteriores creadas por expertos humanos.
Finalmente, Valve anunció que el aumento de los costos de componentes como la RAM y el almacenamiento puede impactar el precio y el calendario de envío de su Steam Machine. La compañía escribió en una publicación de blog que debe revisar su estrategia de precios para la caja de juegos de PC centrada en la sala de estar. Los analistas estaban divididos sobre cuánto de los mayores costos de los componentes Valve trasladaría a los consumidores.
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