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Los Stealers Regresan, la IA Alucina Menos, los LLM Aprenden Más

Lumma Stealer regresa, la IA alucina menos, los LLM aprenden más

Lumma Stealer, un infostealer notorio que infectó a casi 395.000 computadoras Windows antes de ser interrumpido el año pasado, ha resurgido con renovado vigor, según los investigadores. Simultáneamente, los avances en inteligencia artificial continúan emergiendo, con GLM-5 de la startup china de IA z.ai logrando una tasa de alucinación récord y los investigadores del MIT desarrollando un nuevo método de ajuste fino para modelos de lenguaje grandes. En otras noticias, el asistente de IA de código abierto OpenClaw ha sido actualizado con una versión más segura, NanoClaw. Finalmente, se ha emitido un llamado a una huelga económica dirigida contra empresas que permiten ciertas acciones gubernamentales.

Lumma Stealer, también conocido como Lumma Stealer, apareció por primera vez en foros de cibercrimen de habla rusa en 2022. Su modelo de malware como servicio proporcionó una extensa infraestructura de dominios para alojar sitios señuelo que ofrecían software, juegos y películas pirateadas gratuitos, según Ars Technica. Después de que las autoridades policiales inutilizaran su infraestructura el pasado mes de mayo, el malware ha vuelto a circular, empleando ataques difíciles de detectar para robar credenciales y archivos confidenciales, informaron los investigadores el miércoles.

En el ámbito de la IA, GLM-5 de z.ai, el último de su serie GLM, conserva una licencia MIT de código abierto. VentureBeat informó que logra una tasa de alucinación récord en el índice independiente Artificial Analysis Intelligence Index v4.0, obteniendo una puntuación de -1 en el AA-Omniscience Index. Esto representa una mejora de 35 puntos con respecto a su predecesor, posicionando a GLM-5 por delante de competidores como Google, OpenAI y Anthropic en confiabilidad del conocimiento.

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 aprendan nuevas habilidades y conocimientos sin olvidar sus capacidades pasadas. Su técnica, llamada ajuste fino por autodestilación (SDFT), permite a los modelos aprender directamente de demostraciones y sus propios experimentos aprovechando las capacidades inherentes de aprendizaje en contexto de los LLM modernos, según VentureBeat. Los experimentos muestran que SDFT supera consistentemente al ajuste fino supervisado tradicional.

La rápida adopción del asistente de IA de código abierto OpenClaw del desarrollador austriaco Peter Steinberger ha llevado al lanzamiento de NanoClaw, una versión más ligera y segura. OpenClaw, que ofrece un medio poderoso para completar autónomamente el trabajo y realizar tareas en toda la computadora, el teléfono o incluso el negocio de un usuario con indicaciones de lenguaje natural, ha capturado el mercado con más de 50 módulos y amplias integraciones desde su lanzamiento en noviembre de 2025. NanoClaw debutó bajo una licencia MIT de código abierto, según VentureBeat.

Finalmente, se ha emitido un llamado a una huelga económica nacional dirigida de un mes de duración en Hacker News. La huelga tiene como objetivo a las empresas tecnológicas y las empresas que permiten ciertas acciones gubernamentales, con el objetivo de infligir el máximo daño con el mínimo impacto en los consumidores. La estrategia se basa en la creencia de que el mercado es el principal impulsor del cambio.

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