Destacada del día
OpenAI renueva ChatGPT Images y lanza GPT-Image-1.5
OpenAI actualiza la generación de imágenes en ChatGPT con un modelo “flagship”: hasta 4× más rápido y ~20% más barato en API, con mejores ediciones y texto en imagen.
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Modelos de IA
OpenAI lanza FrontierScience, benchmark de razonamiento científico
OpenAI presentó FrontierScience, un benchmark para razonamiento científico experto en física, química y biología con tracks Olympiad y Research. Parte del gold set se publicará como open-source.
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Productividad
Meta anuncia SAM Audio para segmentación de sonido
Meta anunció SAM Audio, un modelo unificado para segmentar sonido en mezclas complejas (audio y/o video) usando prompts de texto, clic visual o un span temporal. Puede probarse en Segment Anything Playground o descargarse.
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Agentes
Google compara single-agent vs multi-agent: 180 experimentos
Investigadores de Google publicaron un estudio controlado comparando agentes individuales vs. multi-agentes en contextos reales de negocio y computación, con 180 experimentos. El trabajo concluye que single-agent destaca en tareas secuenciales, mientras multi-agent gana sobre todo en tareas paralelas.
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Agentes
SGAI AI 2025 y QCon AI: auge de la agentic AI (16–18 dic)
SGAI International Conference on Artificial Intelligence (Cambridge, UK) celebra su 45ª edición con proceedings en dos volúmenes (Springer), enfocada en sistemas agentic y aplicaciones emergentes. En paralelo, QCon AI New York (16–17 dic) se centra en patrones de AI “production-grade” para ingenieros y arquitectos.
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Seguridad y regulación
arXiv: Reasoning-Style Poisoning, ataque al “estilo” de agentes
Un paper describe Reasoning-Style Poisoning, un ataque a nivel de proceso que manipula el “estilo de razonamiento” del agente mediante reescritura estilística sin cambiar los hechos. Además propone un monitor de runtime (RSP-M) para detectar desviaciones durante la ejecución.
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Agentes
arXiv: Model-First Reasoning reduce violaciones de restricciones
Model-First Reasoning (MFR) propone que el agente construya primero un modelo explícito del problema (schema + restricciones) antes de planificar y ejecutar herramientas. El paper reporta menos violaciones de restricciones con este enfoque.
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