El modelo de programación GPT-5.5 incluye reglas explícitas para evitar menciones irrelevantes a criaturas ficticias o animales, tras comportamientos inesperados detectados por usuarios.

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OpenAI añadió instrucciones para evitar referencias a “goblins” y criaturas similares en Codex.Usuarios reportaron comportamientos extraños al usar modelos en herramientas agentic como OpenClaw.El caso refleja cómo los modelos avanzados aún pueden mostrar conductas impredecibles

OpenAI ha introducido una serie de restricciones inusuales en las instrucciones internas de su herramienta de programación basada en inteligencia artificial, Codex, prohibiendo explícitamente que el modelo mencione criaturas como “goblins”, “gremlins” o incluso animales como palomas, salvo que sea estrictamente relevante para la consulta del usuario.

Según reportó la revista Wired, estas directrices forman parte del comportamiento definido para Codex CLI, una herramienta de línea de comandos que permite generar código mediante inteligencia artificial. La instrucción aparece repetida varias veces en el sistema: “Nunca hables de goblins, gremlins, mapaches, trolls, ogros, palomas u otros animales o criaturas a menos que sea absolutamente y sin ambigüedades relevante para la consulta del usuario”.

La razón detrás de esta regla no ha sido explicada oficialmente por la compañía. OpenAI no respondió de inmediato a solicitudes de comentarios citadas por Wired, lo que ha alimentado la especulación en la comunidad tecnológica sobre el origen de esta peculiar limitación.

Bitcoin subió cerca de los USD $78.000 antes de un modesto retroceso justo antes de la última decisión de tasas de Jerome Powell como presidente de la Reserva Federal. El mercado cripto muestra señales de mayor apetito por el riesgo, mientras Wall Street da por descontado que la Fed mantendrá sin cambios los tipos de interés y el posible relevo de Kevin Warsh concentra la atención política y financiera.

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Bitcoin sube cerca de 1% en las últimas 24 horas y cotiza alrededor de USD $77.000 antes del FOMC.Los ETF spot de Bitcoin en Estados Unidos captaron más de USD $2.000 millones netos en abril.El mercado espera que la Fed mantenga las tasas entre 3,5% y 3,75% en la última decisión bajo Powell.

 

Bitcoin (BTC) llega a una jornada clave para los mercados con un tono más constructivo. La mayor criptomoneda se ha mantenido cerca de USD $77.000 antes de la decisión de política monetaria de la Reserva Federal (FED) y de la última conferencia de prensa de Jerome Powell como presidente del banco central estadounidense.

El trasfondo importa porque la relación entre tasas de interés, liquidez y activos de riesgo sigue siendo uno de los motores principales para el mercado cripto. Cuando los inversores esperan menores rendimientos en instrumentos tradicionales, como los bonos, suele mejorar el atractivo relativo de activos más volátiles como Bitcoin.

Circle llevó a mainnet su sistema de nanopagos basado en Circle Gateway, una infraestructura que promete transferencias en USDC sin gas desde USD $0,000001, verificación instantánea y liquidez unificada en 11 blockchains, con foco en agentes de IA, APIs y modelos de cobro por uso.

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Circle anunció que Nanopayments powered by Circle Gateway ya opera en mainnet con soporte para 11 redes compatibles con EVM.La herramienta permite pagos en USDC sin gas desde USD $0,000001, con verificación instantánea y liquidación agrupada en segundo plano.El sistema está orientado a casos de uso como APIs, cómputo de IA, datos, licencias digitales, juegos y pagos máquina a máquina.

 

Circle anunció el lanzamiento en mainnet de Nanopayments powered by Circle Gateway, una infraestructura diseñada para habilitar pagos en USDC sin gas desde montos tan pequeños como USD $0,000001.

La propuesta apunta a un problema cada vez más visible en la economía digital: los sistemas tradicionales y muchas transacciones onchain comunes no son eficientes cuando el valor transferido es de fracciones de centavo.

Un equipo de investigadores de UIUC, Stanford, NVIDIA y MIT presentó RecursiveMAS, un nuevo marco de inteligencia artificial que busca escalar la colaboración entre múltiples agentes mediante recursión en espacio latente. Según los resultados reportados, el sistema mejora la precisión promedio en 8,3%, acelera la inferencia entre 1,2x y 2,4x, y reduce el uso de tokens hasta en 75,6% frente a enfoques multiagente basados en texto.
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RecursiveMAS conecta agentes heterogéneos de IA en un bucle recursivo que trabaja en espacio latente en vez de intercambiar texto en cada paso.El estudio reporta una mejora promedio de 8,3% en precisión, junto con aceleración de inferencia de entre 1,2x y 2,4x.La propuesta fue evaluada en 9 benchmarks de matemáticas, ciencia, medicina, búsqueda y generación de código con modelos como Qwen, Llama, Gemma y Mistral.

La inteligencia artificial vive una nueva etapa de competencia por escalar rendimiento sin disparar costos. En ese contexto, un grupo de investigadores de University of Illinois Urbana-Champaign, Stanford University, NVIDIA y MIT propuso un enfoque que intenta resolver uno de los principales cuellos de botella de los sistemas multiagente: la lentitud y el gasto derivados de que los modelos se comuniquen entre sí mediante texto.

La propuesta fue presentada en el trabajo Recursive Multi-Agent Systems, firmado por Xiyuan Yang, Jiaru Zou, Rui Pan, Ruizhong Qiu, Pan Lu, Shizhe Diao, Jindong Jiang, Hanghang Tong, Tong Zhang, Markus J. Buehler, Jingrui He y James Zou. El documento plantea llevar la lógica de los modelos recursivos, que refinan razonamiento en varias rondas, desde un solo modelo hacia sistemas compuestos por múltiples agentes especializados.

En términos simples, la idea es que la colaboración entre agentes también pueda escalarse mediante recursión. En lugar de obligar a cada agente a generar texto, esperar al siguiente y repetir el ciclo, el sistema transmite estados latentes, es decir, representaciones internas continuas, entre agentes distintos. Con ello busca ganar velocidad, reducir uso de tokens y conservar una señal de aprendizaje más estable durante el entrenamiento.

Los autores bautizaron su marco como RecursiveMAS. Su tesis central es que un sistema multiagente completo puede entenderse como un proceso recursivo unificado en espacio latente, donde cada agente funciona de forma análoga a una capa dentro de una arquitectura recurrente más grande. La consecuencia práctica es una colaboración más fluida entre modelos heterogéneos, incluso si pertenecen a familias distintas o tienen tamaños diferentes.

Shapes, una startup fundada en 2022, salió del modo sigiloso con una ronda semilla de USD $8 millones y una propuesta poco convencional: llevar personajes de IA a chats grupales compartidos con usuarios humanos. La empresa ya reporta 400.000 usuarios activos mensuales, 3 millones de “Shapes” creados por la comunidad y un crecimiento de 6 veces en lo que va de 2026.

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La app permite que humanos y personajes de IA participen juntos en conversaciones grupales compartidas.Shapes asegura que su enfoque social podría reducir riesgos asociados al aislamiento de las interacciones uno a uno con chatbots.La startup recaudó USD $8 millones en una ronda liderada por Lightspeed para acelerar desarrollo y adquisición de usuarios.

 

Shapes, una aplicación que combina usuarios humanos con personajes de inteligencia artificial (IA) dentro de los mismos chats grupales, salió oficialmente del modo sigiloso con una financiación semilla de USD $8 millones.

La propuesta busca parecerse más a una experiencia social tipo Discord que a un chatbot tradicional, pero con agentes de IA conviviendo activamente con personas dentro de conversaciones compartidas.

Google celebra los 20 años de Translate con una nueva función para practicar pronunciación en Android. La herramienta, impulsada por IA, ofrece retroalimentación en tiempo real y llega inicialmente a Estados Unidos e India, mientras el servicio supera los mil millones de usuarios mensuales y amplía sus capacidades de traducción en vivo.

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Google Translate lanzó una función de práctica de pronunciación para Android con comentarios instantáneos generados por IA.La herramienta está disponible inicialmente en Estados Unidos e India y soporta inglés, español e hindi.Google destacó que Translate ya alcanza a más de mil millones de usuarios al mes y admite casi 250 idiomas.

 

Google Translate cumple 20 años y eligió este aniversario para presentar una función que apunta a uno de los retos más difíciles del aprendizaje de idiomas: hablar con una pronunciación comprensible. La novedad llega a usuarios de Android y permite practicar palabras, frases y oraciones con retroalimentación en tiempo real generada por inteligencia artificial.

La actualización se suma a una expansión más amplia del ecosistema de traducción de Google, que en los últimos años ha pasado de ser una herramienta web básica a un servicio integrado con cámara, búsqueda, auriculares y modelos de IA. Hoy, según informó CNET, más de mil millones de personas usan Translate cada mes.

Xiaomi, conocida globalmente por sus teléfonos y dispositivos electrónicos, acaba de irrumpir en la carrera de inteligencia artificial con Mimo V2.5 Pro, un modelo gratuito y de código abierto que, según las pruebas citadas por el canal Julian Goldie SEO, logra superar a Claude Opus y a otros competidores en benchmarks centrados en tareas agentic. El lanzamiento reabre el debate sobre cómo China y el software abierto están acelerando la competencia global en IA avanzada.
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Xiaomi lanzó Mimo V2.5 Pro el 22 de abril bajo licencia MIT, con uso comercial y acceso abierto.El modelo usa arquitectura mixture of experts, con hasta 1 billón de parámetros totales y 42.000 millones activados en la versión Pro.Según las pruebas citadas, supera a Claude Opus, DeepSeek V4 Pro y Kimi K2.6 en tareas orientadas a agentes.

 

La competencia global por los modelos de inteligencia artificial acaba de sumar un nuevo actor inesperado. Xiaomi, empresa ampliamente asociada con teléfonos inteligentes y hardware de consumo, presentó Mimo V2.5 Pro, una familia de modelos de IA de acceso abierto que, de acuerdo con la información difundida por Julian Goldie SEO, ya está llamando la atención por sus resultados en tareas agentic y por su disponibilidad gratuita.

El dato más llamativo no es solo el rendimiento. También pesa el hecho de que el modelo fue liberado bajo licencia MIT, una de las más permisivas dentro del ecosistema de software abierto. En la práctica, eso significa que desarrolladores y empresas pueden descargarlo, ejecutarlo por cuenta propia, ajustarlo, construir productos encima de él y usarlo comercialmente sin costo de licencia.

En un momento donde gran parte de la conversación sobre IA gira alrededor de modelos cerrados, suscripciones de pago e infraestructuras controladas por unas pocas compañías, la aparición de Mimo V2.5 Pro agrega presión competitiva. El lanzamiento sugiere que el ecosistema chino no solo busca seguir el ritmo, sino disputar segmentos clave como automatización, agentes autónomos y desarrollo local.

IBM y el MIT anunciaron el lanzamiento del MIT-IBM Computing Research Lab, una nueva etapa de su alianza de casi una década que ahora suma la computación cuántica a su trabajo en inteligencia artificial y algoritmos. La iniciativa apunta a desarrollar sistemas híbridos, nuevos fundamentos matemáticos y aplicaciones con impacto potencial en finanzas, clima, química, biología y cadenas de suministro.
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El nuevo laboratorio evoluciona desde el MIT-IBM Watson AI Lab, creado en 2017, y amplía su foco hacia la computación cuántica.MIT e IBM buscarán avances en IA empresarial, modelos de lenguaje pequeños y eficientes, algoritmos cuánticos y sistemas híbridos.La colaboración ya ha financiado más de 210 proyectos, producido más de 1.500 artículos y apoyado a más de 500 estudiantes y posdoctorados.

IBM y el Instituto Tecnológico de Massachusetts, mejor conocido como MIT, anunciaron el lanzamiento del MIT-IBM Computing Research Lab, un nuevo laboratorio de investigación que amplía una colaboración de larga data entre ambas instituciones. La iniciativa busca explorar la convergencia entre inteligencia artificial, algoritmos y computación cuántica para impulsar una nueva etapa en el desarrollo de sistemas computacionales.

El anuncio se realizó el 29 de abril de 2026 en Cambridge, Massachusetts. Según informó IBM, el nuevo centro nace como una evolución del MIT-IBM Watson AI Lab, fundado en 2017 en el campus del MIT, y responde a un contexto tecnológico distinto, marcado por la expansión comercial de la IA y el rápido avance de la computación cuántica hacia aplicaciones prácticas.

Para lectores menos familiarizados con este campo, la relevancia del anuncio está en que la industria tecnológica ya no mira la IA y la computación cuántica como disciplinas aisladas. Cada vez más actores intentan combinarlas con infraestructura clásica para resolver problemas que hoy siguen fuera del alcance de los sistemas convencionales.

Jay Gambetta, director de IBM Research, IBM Fellow y presidente de IBM del nuevo laboratorio, afirmó que esperan que el MIT-IBM Computing Research Lab se convierta en uno de los principales centros académicos e industriales del mundo para acelerar el futuro de la computación. A su juicio, la combinación de IA y computación cuántica obligará a replantear cómo se diseñan modelos, algoritmos y sistemas.

Mientras acciones como IonQ, Rigetti Computing y D-Wave Quantum llegaron a registrar alzas de hasta 6.200% en 12 meses, varios inversionistas multimillonarios parecen haber optado por una vía menos especulativa para exponerse al auge de la computación cuántica: Alphabet. El contraste entre la euforia bursátil y la cautela del gran capital vuelve a poner sobre la mesa un viejo debate de Wall Street sobre burbujas, valoraciones y adopción tecnológica.
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Las acciones de IonQ, Rigetti Computing y D-Wave Quantum llegaron a subir hasta 6.200% en 12 meses a mediados de octubre de 2025.El análisis sostiene que Alphabet se ha convertido en la acción de computación cuántica preferida por multimillonarios como Warren Buffett, Chase Coleman y Bill Ackman.Frente a valoraciones precio/ventas de entre 94 y 735 en firmas puras del sector, Alphabet combina negocio rentable, flujo de caja y desarrollo propio de hardware cuántico.

La computación cuántica ha ganado espacio en la conversación financiera de Wall Street como una de las tecnologías con mayor potencial transformador de largo plazo. Aunque la inteligencia artificial ha concentrado buena parte del entusiasmo reciente, algunos analistas creen que el avance cuántico podría terminar creando hasta USD $850.000 millones en valor económico global para 2040.

Ese potencial ha disparado el interés por varias compañías especializadas. A mediados de octubre de 2025, las acciones de IonQ, Rigetti Computing y D-Wave Quantum habían acumulado subidas de hasta 6.200% en los 12 meses previos, un desempeño excepcional incluso dentro de un mercado acostumbrado a los ciclos de euforia tecnológica.

Sin embargo, detrás de esos retornos extraordinarios también aparecen señales de cautela. Según el artículo “Billionaires Have Chosen Their Favorite Quantum Computing Stock, and It’s Not IonQ, Rigetti Computing, or D-Wave Quantum”, publicado por The Motley Fool, la preferencia de varios inversionistas multimillonarios no se ha inclinado por esas firmas puras del sector, sino por Alphabet, la matriz de Google.

La tesis parte de un contraste clave. Mientras las empresas centradas exclusivamente en computación cuántica ofrecen una exposición directa al tema, también concentran riesgos elevados vinculados a adopción comercial, sostenibilidad financiera y valoraciones que el mercado podría estar llevando a niveles difíciles de justificar.

Robinhood quedó por debajo de las previsiones de Wall Street en el primer trimestre de 2026, golpeada por un fuerte retroceso en los ingresos por trading de criptomonedas. Aunque la plataforma mostró crecimiento en activos, usuarios premium y rentabilidad por cliente, el mercado castigó el reporte y puso el foco en el giro estratégico de la compañía hacia los mercados de predicción.
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Robinhood reportó ingresos trimestrales por USD $1.070 millones, por debajo de los USD $1.140 millones esperados por analistas.Los ingresos por trading de criptomonedas cayeron 47% interanual hasta USD $134 millones, frente a USD $252 millones un año antes.Las acciones de HOOD retrocedieron cerca de 12%, mientras la firma destacó el avance de activos, suscriptores Gold y mercados de predicción.

Robinhood Markets Inc. inició la jornada del miércoles bajo presión después de presentar resultados del primer trimestre que no alcanzaron las expectativas del mercado. El retroceso se explicó principalmente por una contracción severa en los ingresos vinculados al trading de criptomonedas, un segmento que en años recientes había sido una fuente importante de dinamismo para la plataforma.

De acuerdo con la información reportada por la compañía y recogida por Yahoo Finance, Robinhood registró ingresos por USD $1.070 millones en el trimestre. La cifra se ubicó por debajo de la proyección de analistas, que apuntaba a USD $1.140 millones. En paralelo, la ganancia por acción fue de USD $0,38, apenas por debajo del consenso de USD $0,39.

La reacción del mercado no tardó en aparecer. Las acciones de Robinhood, bajo el símbolo HOOD en Nasdaq, cayeron casi 12% durante la mañana del miércoles. El movimiento reflejó la sensibilidad de los inversionistas ante cualquier señal de enfriamiento en el negocio transaccional de la firma, especialmente en el frente cripto.

Para muchos participantes del mercado, el resultado confirma un patrón conocido en plataformas de corretaje minorista: cuando baja el entusiasmo especulativo en criptomonedas, el impacto sobre los ingresos puede ser inmediato. En el caso de Robinhood, esa dependencia quedó expuesta nuevamente en un trimestre donde otras unidades sí mostraron fortaleza.

Pump.fun decidió abandonar su política de destinar el 100% de sus ingresos a recomprar y quemar PUMP, luego de concluir que el modelo no estaba logrando sostener el precio del token ni reforzar la confianza en la viabilidad del negocio. La plataforma de memecoins basada en Solana ahora dividirá sus ingresos netos entre nuevas recompras automáticas y gastos operativos, tras ejecutar una de las mayores reducciones de suministro vistas en el sector.

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Pump.fun quemó todos los PUMP recomprados en los últimos nueve meses, equivalentes a cerca del 36% del suministro circulante.La empresa reemplazará su política de usar el 100% de los ingresos en recompras por un esquema 50/50 entre quema y operaciones.Aunque PUMP subió 6,9% tras el anuncio, los ingresos de la plataforma vienen desacelerándose frente a los máximos de 2025.

 

Pump.fun, la plataforma de lanzamiento de memecoins construida sobre Solana, decidió cambiar de forma relevante la política con la que había intentado respaldar el valor de su token PUMP durante los últimos nueve meses. La empresa dejó atrás su esquema de destinar el 100% de sus ingresos a recompras del token, después de concluir que esa fórmula no estaba funcionando plenamente a favor del negocio.

Hasta ahora, la tesis era sencilla: si cada dólar generado por la plataforma se utilizaba para comprar PUMP en el mercado y luego retirarlo de circulación, la reducción progresiva de oferta debía ayudar a sostener el precio del activo. Sin embargo, la firma reconoció que ese diseño no estaba reforzando la confianza del mercado ni despejando dudas sobre la longevidad del proyecto.

Riot Platforms modificó su línea de crédito con Coinbase para fijar el costo de la deuda y extender su vencimiento, pero el movimiento llega en un momento delicado: su reserva de Bitcoin se ha reducido con fuerza en 2026 y una mayor caída del precio podría obligarla a aportar más colateral o incluso vender más BTC.

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Riot mantuvo el tamaño de su línea de crédito en USD $200 millones, pero cambió la tasa variable por una fija y extendió el vencimiento 364 días.La minera redujo sus tenencias a BTC 15.680, frente a BTC 19.368 al inicio del año, lo que disminuye su colchón ante una caída del mercado.El acuerdo con Coinbase contempla alertas por relación préstamo-valor: aportes adicionales sobre 70% y liquidación a partir de 80%.

 

El minero público de Bitcoin, Riot Platforms, ajustó los términos de su línea de crédito con Coinbase Credit en una decisión que, en apariencia, mejora la previsibilidad financiera de la minera.

Sin embargo, el cambio también deja al descubierto una vulnerabilidad importante: la empresa continúa reduciendo su tesorería de Bitcoin (BTC) en medio de la debilidad de precios y el margen para sostener ese financiamiento podría estrecharse con rapidez.

La administración de Trump estaría evaluando una vía para dejar atrás su choque con Anthropic y permitir el uso gubernamental de Mythos, un modelo de IA que ha despertado interés por su potencial en ciber defensa, pero también preocupación por sus riesgos.

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La Casa Blanca estaría preparando directrices para eludir la designación de Anthropic como riesgo de cadena de suministro.El borrador abriría la puerta al uso de nuevos modelos de IA, incluido Mythos, dentro de agencias federales.Mientras parte del Pentágono mantiene su rechazo, otros actores consideran que el conflicto con Anthropic ha sido contraproducente.

 

La Casa Blanca de Estados Unidos está elaborando directrices que podrían permitir a agencias federales dejar de lado la designación de Anthropic como riesgo de cadena de suministro e incorporar nuevos modelos de inteligencia artificial (IA), incluido Mythos.

La medida, reportada inicialmente por Axios y recogida por medios como Reuters y Benzinga, apunta a una posible descompresión en la disputa abierta entre la administración de Donald Trump y la startup creadora de Claude.