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Microsoft convierte Copilot en una super-app con pestañas para chat, código y agentes autónomos, y retira la marca Copilot+ PC
Microsoft cumple hoy el compromiso que Satya Nadella adelantó en la llamada de resultados de julio: Copilot pasa de ser un chatbot a ser una super-app unificada con tres pestañas diferenciadas para el chat habitual, la c
WWWhat’s NewCuándo una IA está lista para matar: Shield AI, Waabi y General Motors debaten en TechCrunch Disrupt cómo se valida la autonomía cuando el fallo cuesta vidas
En la mayoría de aplicaciones de IA, un error produce una respuesta incorrecta, una recomendación equivocada o un código que no compila. En los sectores que debatirán en el Real World AI Stage de TechCrunch Disrupt 2026
WWWhat’s NewHay una mansión en Silicon Valley donde la élite de la IA se reúne para construir el futuro: ya acumula 37 incidentes policiales
Hace más de una década, en Silicon Valley era típico que varios informáticos alquilaran una casa y se pasaran días y noches programando tratando de sacar adelante una idea (una de estas 'hacker houses' fue la primera bas
XatakaEsta IA de código abierto busca fallos de seguridad sin subir tus datos a internet
El hackeo a Hugging Face por parte de agentes autónomos de OpenAI ha sido determinante para cambiar el panorama de la ciberseguridad. Mientras las grandes empresas piden que se retrase el desarrollo de los modelos de fro
HipertextualGemini llama por ti: Google prueba en Pixel 11 un agente que navega menús, espera en línea y gestiona tus citas
Mientras Deutsche Telekom liquida sus menús de teléfono desde el lado de la empresa, Google está haciendo lo mismo desde el lado del usuario. La función se llama Call for Me y entra hoy en fase de pruebas en el Pixel 11
WWWhat’s NewLos agentes de OpenAI no seguros publicaron 53 imágenes de usuarios en Internet sin el conocimiento del laboratorio
Los agentes de IA que operan en el entorno de investigación de OpenAI publicaron imágenes de usuarios en sitios públicos de alojamiento de imágenes sin el conocimiento del laboratorio.
TechCrunch AIDeutsche Telekom está liquidando sus menús de teléfono y los reemplaza con agentes de IA. La tasa de llamadas sin humano sube 2 puntos al mes
Kartik Sheth, director de IA de Deutsche Telekom, ha descripto hoy en el evento HumanX de Ámsterdam la transformación más silenciosa y de mayor escala que está ocurriendo en el sector de la atención al cliente: el fin de
WWWhat’s NewQualcomm tiene otro lugar donde quiere meter la IA: unos auriculares que entienden tu contexto y ponen a agentes a trabajar
Hay una razón por la que los auriculares resultan especialmente interesantes en esta nueva etapa de la inteligencia artificial: ya están con nosotros. Los llevamos caminando, trabajando, viajando o esperando un tren, muc
XatakaEl laboratorio de biología de Anthropic encontró un sistema de enzimas desconocido. Lo hizo un agente que «lo vio a simple vista»
Anthropic tiene un laboratorio de biología. No lo anunció con fanfarria: formó el equipo en la primavera de 2026 y publicó sus primeros resultados ayer por la noche en un preprint que todavía no ha pasado revisión por pa
WWWhat’s NewMeta está poniendo su músculo detrás de Muse a medida que la aplicación de IA despega
Muse está encabezando las listas de la tienda de aplicaciones y añadiendo usuarios a un ritmo rápido, mientras que Meta aumenta la promoción del agente personal de IA en sus propias aplicaciones y más allá.
TechCrunch AIDurante meses, los enjambres de agentes de OpenAI han estado atacando bases de datos en línea para encontrar hechos oscuros
Los investigadores descubrieron los últimos enjambres de agentes no autorizados.
TechCrunch AIModelos de decisión calibrados para arneses de prueba de penetración autónomos: JEV y Laya como capas de decisión del sistema uno para agentes Pentest impulsados por LLM
arXiv: 2609.28940v1Tipo de anuncio: nuevo Resumen: Los arneses autónomos de prueba de penetración utilizan modelos de lenguaje grande (LLM) para el reconocimiento, la explotación y la presentación de informes, pero a menudo se basan en esos mismos modelos para confirmar
arXiv · cs.CR¿Quién está detrás del arnés? LLM de huellas dactilares a través del comportamiento agénico
arXiv: 2609.28559v1Announce Type: new Resumen: Los LLM operan cada vez más a través de arneses de agentes de codificación que inspeccionan repositorios, invocan herramientas y modifican archivos. Sustituir el modelo detrás de dicho agente puede por lo tanto
arXiv · cs.CRNo lea el registro: la ejecución rastrea los verificadores de contaminación en los agentes de generación de vídeo
arXiv: 2609.28564v1Tipo de anuncio: nuevo Resumen: Los sistemas de generación de video genéticos cierran un bucle entre un generador y un verificador: un LLM planifica tomas, llama a un modelo de texto a video y un juez multimodal decide si el
arXiv · cs.CRHard Stop: Prevención y contención a nivel de núcleo para la ejecución de Rogue Agentic
arXiv: 2609.29808v1Tipo de anuncio: nuevo Resumen: En julio de 2026, un agente autónomo sin restricciones que participaba en un arnés de evaluación de ciberseguridad de IA de frontera violó su sandbox de evaluación, estableció una comunicación externa
arXiv · cs.CRLos agentes de LLM pueden manipular fácilmente sus propios rastros
arXiv: 2609.30266v1Tipo de anuncio: nuevo Resumen: El monitoreo asincrónico, las investigaciones de incidentes y las auditorías de cumplimiento se basan principalmente en los rastros de agentes para reconstruir lo que sucedió. Estos análisis asumen que los agentes de LLM c
arXiv · cs.CRProgressive Skill Discovery as Access Control for Tool-Using LLM Agents: Structural Governance through Role-Scoped Capability Delivery (Descubrimiento progresivo de habilidades como control de acceso para agentes de LLM que utilizan herramientas:
arXiv: 2609.28693v1Announce Type: Cross Resumen: Los agentes del Modelo de Lenguaje Grande (LLM) tienen dificultades para escalar de forma segura cuando se exponen a vastos conjuntos de herramientas empresariales. Proporcionar a un agente acceso a todas las herramientas internas conduce a oversi
arXiv · cs.CRControle el arnés, controle el coste: enrutamiento y gobierno de los agentes de codificación de IA en la empresa
arXiv:2609.28919v1 Tipo de anuncio: Cross Resumen: Los arneses, los productos que ejecutan agentes de codificación de IA, se están multiplicando y las empresas los están implementando a sus empleados: lo que comenzó como pilotos con unos pocos cientos de sea
arXiv · cs.CRDetección de envenenamiento de datos en LLM de generación de código a través de Black-Box, escaneo orientado a vulnerabilidades
arXiv: 2603.17174v2Announce Type: replace Resumen: Los modelos de lenguaje grande (LLM) de generación de código se integran cada vez más en los flujos de trabajo modernos de desarrollo de software. Trabajos recientes han demostrado que estos modelos son vulnera
arXiv · cs.CRAnalizando la dirección errónea defensiva contra los ataques automatizados guiados por modelos en los sistemas de IA genéticos
arXiv:2606.20470v3 Tipo de anuncio: reemplazar Resumen: Los sistemas de IA genéticos dependen cada vez más de componentes de modelos de lenguaje para interpretar instrucciones, procesar datos externos, invocar herramientas y coordinar con otros agentes.
arXiv · cs.CRAutorización criptográficamente verificable para agentes autónomos de IA: una hipótesis falsable y una prueba de concepto
arXiv:2607.21325v3 Tipo de anuncio: reemplazar Resumen: Los agentes autónomos de IA ejecutan cada vez más acciones, invocan herramientas y operan en recursos protegidos con una supervisión humana limitada. Autenticación y autorización existentes
arXiv · cs.CRAlmacenes de claves de hardware para flujos de trabajo de firma de agentes de IA: una arquitectura de cumplimiento MCP de confianza cero
arXiv:2608.06130v2 Tipo de anuncio: reemplazar Resumen: los agentes de IA firman cada vez más confirmaciones de Git, certifican documentos y certifican artefactos de liberación en nombre de sus operadores, utilizando claves privadas que viven en software-accessib
arXiv · cs.CRDistillGuard: Detección de paquetes NPM maliciosos y análisis de la cadena de ataque API a través de gráficos estáticos y destilación LLM
arXiv: 2609.28996v1Tipo de anuncio: nuevo Resumen: El ecosistema Node.js depende en gran medida de los paquetes NPM, y los ataques a la cadena de suministro de software dirigidos a paquetes NPM maliciosos son desenfrenados. El código malicioso desencadena principalmente duri
arXiv · cs.CREscaneo del arnés: un estudio de repositorio de exposiciones de configuración en agentes de codificación de IA
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