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Google DeepMind presentó Carbon, su modelo más capaz, por encima de Argon en razonamiento y código. Llega primero a la app y a la API para suscriptores; todavía sin acceso general.
NVIDIA liberó un modelo de transcripción abierto que se puede guiar por prompt y adaptar, más el corpus Granary v2. Solo trabaja sobre grabaciones, no sobre audio en vivo.
Una plataforma nueva deja a los desarrolladores registrar su servicio para que Gemini y Search lo invoquen. Cambia cómo se descubre una app: el agente la llama, el usuario no la abre.
Con permiso explícito, Chrome busca en el correo confirmaciones de vuelo, seguimientos y pedidos y los vuelca en los campos. Primer caso masivo de un agente leyendo la bandeja de entrada.
Nuevos reportes muestran por usuario, proyecto y modelo adónde va el gasto de la API y de Claude en empresas. Sirve para auditar costos de agentes que hoy son una caja negra.
Pruebas de Ars muestran respuestas evasivas dentro de Estados Unidos y mucho más directas desde el exterior. El filtro cambia según la geografía de quien pregunta.
Los padres de una joven que murió en febrero alegan que GPT-4o la guió a dejar su medicación y a ocultarlo a los médicos. Primera demanda que apunta a consejo clínico encubierto.
Chrome 152 permite declarar a qué destinos puede conectarse un documento o worker. Un sandbox de red estricto, útil cuando el código que corre no es del todo tuyo.
Proyecto open source que aísla al agente del sistema de archivos y de la red mientras ejecuta comandos. Resuelve darle una terminal sin darle la máquina entera.
Sidecar que se pone delante de una API existente y la expone como herramientas MCP sin tocar el código del servicio. Open source, para conectar sistemas viejos a agentes.
En vez de analizar el diff, arranca el sistema completo y lo somete a condiciones que romperían en producción. Reporta los puntos débiles como comentarios del PR.
Captura el estado del crash y lo reinyecta localmente, así se depura con el debugger de siempre en lugar de leer trazas. Open source.
Linter y formateador que entiende sintaxis de plantillas, el hueco que dejan Prettier y los formateadores genéricos en proyectos con Django o Jinja.
Búsqueda vectorial sobre la bóveda propia, servidor MCP para que un agente la consulte y llama.cpp para que el modelo corra en la misma máquina.
Revisa el árbol de dependencias y frena el release si aparece una licencia que choca con la del proyecto. Se integra al pipeline en vez de auditar a mano.
De 5M a 209M de parámetros, marcan nuevo estado del arte en GIFT-Eval, TIME y fev-bench según sus autores. Preprint sin revisión por pares; pesos y código publicados.
Cuando una discusión entre modelos se comprime para que decida uno solo, guardar lo más raro o lo más relevante empeora el resultado. Preprint sin revisión por pares.
La edición de octubre amplía el servidor MCP de DevTools, agrega rastreo de scripts de publicidad y soporte completo de navegaciones blandas en el panel de rendimiento.