Agentes en producción (2024): tool use con guardrails
Empresas desplegaron agentes con herramientas reales —CRM, código, navegador— bajo tracing, permisos y evaluación continua.
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Empresas desplegaron agentes con herramientas reales —CRM, código, navegador— bajo tracing, permisos y evaluación continua.
APIs realtime de audio full-duplex habilitaron call centers y asistentes hablados con latencia baja y tool use.
La propuesta californiana de deberes de seguridad para modelos fronterizos dividió a labs, academia y Silicon Valley antes de su veto.
La serie o1 introdujo inferencia con “cadena de pensamiento” interna optimizada por RL, destacando en matemáticas y código.
El reglamento europeo comenzó a aplicar plazos de cumplimiento para prohibiciones, transparencia y modelos de propósito general.
xAI de Elon Musk lanzó Grok integrado en X, apostando por personalidad distinta y acceso a datos en tiempo real de la red.
Sistemas de DeepMind y OpenAI alcanzaron desempeños nivel medalla en IMO con pipelines de búsqueda y formalización.
DeepMind acopló modelos de lenguaje a Lean y a geometría sintética para resolver problemas olímpicos con pruebas chequeables.
La demanda eléctrica de clusters de entrenamiento e inferencia tensionó redes, contratos PPA y agendas climáticas.
Anthropic posicionó Claude 3.5 Sonnet como favorito para coding y agentes de desarrollo por calidad y coste.
Apple anunció un stack híbrido: modelos en el dispositivo y Private Cloud Compute para tareas mayores, con foco en privacidad.
Labs y gobiernos expandieron baterías de evaluación de capacidades peligrosas, jailbreaks y fiabilidad antes de desplegar.