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LLMs Aprenden Nuevas Habilidades, NanoClaw Impulsa el Negocio de un Creador

Lumma Stealer, un infostealer notorio que infectó a casi 395.000 computadoras Windows el año pasado, ha resurgido con nuevos ataques difíciles de detectar, según un informe reciente. El malware, también conocido como Lumma Stealer, apareció por primera vez en foros de cibercrimen de habla rusa en 2022 y utiliza un modelo de malware-as-a-service basado en la nube para distribuirse a través de sitios señuelo que ofrecen contenido pirateado.

La infraestructura original de Lumma fue obstaculizada por las autoridades policiales de todo el mundo el pasado mes de mayo. Sin embargo, los investigadores han confirmado que el malware ha vuelto a gran escala, robando credenciales y archivos confidenciales. El regreso del malware pone de relieve la persistente amenaza que representan los ciberdelincuentes y la evolución de las tácticas que emplean.

En otras noticias tecnológicas, Anthropic lanzó el lunes su software de agente de IA Claude Cowork para Windows. Esta medida lleva la herramienta de gestión de archivos y automatización de tareas a aproximadamente el 70 por ciento del mercado de computación de escritorio. El lanzamiento para Windows ofrece "paridad de funciones completa" con la versión de macOS, incluyendo acceso a archivos, ejecución de tareas de varios pasos, plugins y conectores del Protocolo de Contexto del Modelo (MCP). Los usuarios también pueden establecer instrucciones globales y específicas para carpetas que Claude debe seguir en cada sesión, una característica que los desarrolladores de Reddit describieron como "un cambio radical".

Mientras tanto, investigadores del MIT, el Improbable AI Lab y ETH Zurich han desarrollado una nueva técnica para permitir que los modelos de lenguaje grandes (LLM) aprendan nuevas habilidades sin olvidar sus capacidades existentes. Su técnica, llamada ajuste fino por autodestilación (SDFT), permite a los modelos aprender directamente de demostraciones y de sus propios experimentos. Los experimentos demuestran que SDFT supera consistentemente al ajuste fino supervisado tradicional (SFT) al tiempo que aborda las limitaciones del aprendizaje por refuerzo. Este desarrollo podría ayudar a las empresas a ajustar los LLM para nuevas tareas sin el riesgo de romper lo que los modelos ya saben, lo que a menudo obliga a las empresas a mantener modelos separados para cada habilidad.

En el ámbito de la IA de código abierto, se ha lanzado NanoClaw, una versión más ligera y segura del asistente de IA OpenClaw. OpenClaw, desarrollado por Peter Steinberger, ha experimentado una rápida adopción en las últimas semanas, ofreciendo un medio poderoso para completar el trabajo y realizar tareas de forma autónoma en la computadora o el teléfono de un usuario. Sin embargo, su arquitectura "sin permisos" generó preocupaciones de seguridad. NanoClaw, que debutó bajo una licencia MIT de código abierto, aborda estos problemas.

Finalmente, en el mundo del deporte, el programa "Heated Rivalry" de Crave está atrayendo nuevos fanáticos al hockey. El programa, que sigue a los rivales de hockey profesional encubiertos convertidos en amantes Shane Hollander e Ilya Rozanov, aparentemente ha enviado al mundo entero a una psicosis masiva. HBO, que adquirió el programa para su distribución en Estados Unidos, ahora lo está emitiendo en más de una docena de países y dice que la audiencia se ha más que duplicado.

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