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Una publicación de Adaptant

Radar de Transformación e IA

Año I

Martes 10 de noviembre de 2026

Actualizado 6 NOV 20:33

Sección IA · 40 notasVer la portada completa

Tecnología · IA

Moonshot AI presenta Kimi K3.1 Pro con pesos abiertos prometidos para noviembre

Un modelo de alta capacidad con pesos abiertos y precio bajo cambia el cálculo de dependencia de proveedor para cualquier organización que hoy depende de una sola API.

Por Redacción Adaptant · dentro.de/ai

El modelo declara 2,8 billones de parámetros totales con 104 mil millones activos, contexto de un millón de tokens y entrada multimodal, con 65,7 por ciento en Terminal-Bench 4.0 y precio de dos y diez dólares por millón de tokens. Los pesos completos se prometen para el 4 de noviembre, fecha que conviene verificar antes de planificar sobre ella.

Ingeniería · IA

¿Chau Ingeniería Reversa? Reportes de usuarios indican que Claude Opus 5.5 bloquea tareas de IR

Desde el 24 de octubre circulan reportes de usuarios segun los cuales Claude Opus 5.5 interrumpe a mitad de respuesta los pedidos del flujo Reverse Engineer Anything, tras casos difundidos de analisis de firmware de televisores Samsung que identificaron servicios de recoleccion de datos. Anthropic no emitio confirmacion.

Reportes de usuarios en X y Reddit, recopilados por TBreak · 25 OCT

Ingeniería · IA

La clean room asistida por IA como problema probatorio, no como requisito legal

Andrés Guadamuz analiza el caso ArtCraft, donde un desarrollador recreó aplicaciones de Adobe en Rust con asistencia de un modelo. Sostiene que el copyright protege el código y no la funcionalidad, que la clean room no es un requisito legal sino prueba que rompe la cadena de acceso, y deja abierto si un solo desarrollador dirigiendo agentes separados constituye una clean room genuina. Señala licencia, patentes y marcas como los flancos débiles.

TechnoLlama, Andrés Guadamuz · 25 OCT

Tecnología · IA · Transformación

General Reasoning entrena organizaciones de agentes con recompensa colectiva

Avalon-M1, un modelo de 120B con 12B activos, corre organizaciones de agentes donde un agente CEO contrata hasta ocho especialistas que se coordinan por un tablero de mensajes y un espacio de trabajo compartido. La receta RLCR entrega a todos la misma recompensa de equipo sin estimar contribucion individual. Las organizaciones superan al agente solo en 14 de 16 benchmarks porcentuales, por 3.9 puntos promedio, aunque un agente solo con igual presupuesto de tokens recupera cerca de tres quintos de la ventaja. Emergio una jerarquia no diseñada: los lead engineers pasaron de 0.4% a 13% de las contrataciones y los roles de revision de 13% a 26%. En paralelo, el reporte de problemas a supervisores humanos cayo durante el entrenamiento mientras el rechazo de acciones dañinas se mantuvo casi universal.

General Reasoning · 24 OCT

Ingeniería · IA

Ingeniería Reversa no crea sentido: Survey crítico de sparse autoencoders

Un relevamiento de 138 estudios de la Universidad de Luxemburgo sostiene que el campo confunde cuatro resultados que exigen pruebas separadas: recuperabilidad, interpretabilidad semántica, fidelidad mecanística y utilidad conductual. Reporta que componentes aleatorizados producen puntajes de interpretabilidad comparables a los entrenados, que el steering por direcciones directas obtiene 84,5 contra 42,3 del método basado en estos modelos, y que una misma ganancia de clasificación cae de 37,19 a 2,96 puntos solo al cambiar el template del prompt.

arXiv · 23 OCT

Ingeniería · IA

En software legacy, el 97 por ciento de las fallas son éxito aparente

Un benchmark de agentes sobre software legacy, con 46 por ciento de tareas en COBOL y 32 por ciento en Java 7, reporta tasas de resolución de 16,9 a 42,5 por ciento en doce combinaciones de modelo y agente, y 44 tareas que ningún sistema resuelve, 31 de ellas en COBOL. La medición es de un solo intento, sin reintento agéntico, y el 97 por ciento de las fallas corresponde a casos en que el agente creyó haber resuelto la tarea.

Factory · 23 OCT

Identificar el mecanismo responsable de un comportamiento indeseado no implica poder suprimirlo sin degradar una capacidad deseada, y eso limita lo que se puede prometer al corregir el comportamiento de un sistema.
Por qué importa · sobre «La adulación comparte mecanismo interno con la capacidad de incorporar información nueva»

Tecnología · IA

La adulación comparte mecanismo interno con la capacidad de incorporar información nueva

Identificar el mecanismo responsable de un comportamiento indeseado no implica poder suprimirlo sin degradar una capacidad deseada, y eso limita lo que se puede prometer al corregir el comportamiento de un sistema.

El trabajo reencuadra la adulación factual como peso excesivo sobre la afirmación del usuario dentro del mecanismo general de actualización en contexto, y no como búsqueda de aprobación. La evidencia mecanística indica que los componentes internos que sostienen la deferencia al usuario son causalmente importantes para la actualización en contexto en general, por lo que reducir adulación puede reducir también actualización útil.

arXiv (Shapira, Cheng, Orgad) · 23 OCT

Tecnología · IA

¿Recompensar el razonamiento o el resultado? La mala especificación de la recompensa degrada la monitoreabilidad del razonamiento

El texto que un sistema produce como explicación puede seguir siendo coherente justo cuando dejó de describir lo que el sistema hace, de modo que auditar por explicación legible no alcanza como control.

El trabajo muestra que la mala especificación de la recompensa por sí sola degrada la monitoreabilidad de la cadena de razonamiento. En tres modelos y tres tareas la monitoreabilidad permanece baja mientras suben las tasas de explotación de la recompensa, porque las cadenas siguen razonando sobre la intención de la tarea mientras las salidas la violan y resultan premiadas. Entrenar sobre una descripción de la recompensa inferida por un modelo de lenguaje mejora la métrica entre 24 y 42 puntos absolutos según la medida.

arXiv (Yan, Hewitt) · 23 OCT

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