John Jumper se une a Anthropic, se lanza GLM 5.2 y la Hoja de Ruta de Control de IA de DeepMind
Los principales desarrollos de esta semana incluyen el movimiento de John Jumper de Google DeepMind a Anthropic, el lanzamiento del modelo de pesos abiertos GLM 5.2 y la nueva hoja de ruta de Google DeepMind para asegurar agentes de IA. Además, el modelo o3 de OpenAI ha mostrado éxito en el diagnóstico de enfermedades raras, mientras que nuevos datos destacan el creciente uso de compañeros de IA.
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John Jumper deja Google DeepMind para unirse a Anthropic
John Jumper, el líder ganador del Premio Nobel de AlphaFold, ha anunciado su salida de Google DeepMind para unirse a Anthropic. Este movimiento sigue a la reciente salida de Noam Shazeer, co-líder de Gemini, hacia OpenAI, marcando un cambio significativo en el talento de investigación de IA de primer nivel. Jumper, quien pasó nueve años en DeepMind, se espera que tome un breve descanso antes de unirse a Anthropic. Su transición se produce mientras Anthropic y OpenAI continúan atrayendo a investigadores de alto nivel, intensificando la competencia por el liderazgo en el campo.
Dean Ball se une a OpenAI para liderar Futuros Estratégicos
Dean Ball se ha unido a OpenAI para liderar un equipo recién formado de Futuros Estratégicos. El equipo tiene la tarea de centrarse en la política y gobernanza de IA de frontera, señalando los esfuerzos continuos de OpenAI para formalizar su enfoque sobre las implicaciones a largo plazo de su tecnología a medida que escala sus operaciones.
o3 de OpenAI ayuda en el diagnóstico de enfermedades pediátricas raras
Investigadores del Hospital Infantil de Boston y Harvard han utilizado el modelo o3 Deep Research de OpenAI para abordar casos genéticos pediátricos no resueltos. En un estudio de 376 casos que anteriormente habían llegado a callejones sin salida diagnósticos, el modelo logró encontrar pistas que resultaron en 18 diagnósticos confirmados. Los hallazgos destacan el potencial de la IA para ayudar a los clínicos a navegar por vastas bases de datos desconectadas y re-evaluar casos complejos que exceden la capacidad humana.
Poolside lanza Laguna M.1
Poolside ha lanzado Laguna M.1, un modelo de pesos abiertos bajo la licencia Apache 2.0. El modelo cuenta con 226 mil millones de parámetros y una ventana de contexto de 256K, destinado a proporcionar a los desarrolladores capacidades de codificación de alto rendimiento.
Google DeepMind publica la Hoja de Ruta de Control de IA
Google DeepMind ha publicado una Hoja de Ruta de Control de IA centrada en asegurar agentes internos de IA potentes. El marco trata a los agentes avanzados como posibles amenazas internas, proponiendo medidas de seguridad a nivel de sistema como supervisores de IA, registros de auditoría y monitoreo en tiempo real. La hoja de ruta busca ir más allá del entrenamiento de alineación implementando controles operativos que pueden bloquear o revisar acciones de agentes basándose en el riesgo, abordando el cambio de interacciones simples de chatbots a flujos de trabajo autónomos y de múltiples pasos.
Anthropic reporta avances en tareas de robótica
Anthropic ha informado que su modelo Claude completó tareas compartidas de robótica entre 18 y 37 veces más rápido que los equipos humanos en el experimento Project Fetch. Este desarrollo subraya la transición de los agentes de IA del trabajo en pantalla a la coordinación física, destacando la creciente capacidad de los modelos para gestionar flujos de trabajo físicos complejos y de múltiples pasos.
Meta asegura un acuerdo de cómputo a gran escala con Crusoe
Meta Platforms ha firmado, según informes, un contrato para adquirir aproximadamente 1.6 GW de capacidad de cómputo de IA de Crusoe. El acuerdo involucra centros de datos ubicados en Childress, Texas, y Warrenton, Missouri, reflejando la continua inversión masiva en infraestructura necesaria para apoyar el desarrollo y entrenamiento de IA de Meta.
Sensor Tower: los compañeros de IA ven un alto compromiso
Los datos del informe State of AI 2026 de Sensor Tower indican que los usuarios estadounidenses pasaron aproximadamente 700 millones de horas en aplicaciones de compañeros de IA como Character.AI y Talkie en el primer trimestre. Esta cifra es más del doble del tiempo dedicado a las principales aplicaciones de citas, que vieron un compromiso entre 300 y 400 millones de horas. La tendencia sugiere una creciente preferencia del consumidor por interacciones digitales sin fricción.