Destacada del día
Insilico formaliza una colaboración global de I+D y licensing con Eli Lilly: 115 M$ upfront y potencial de ~2.750 M$ en hitos más royalties, con licencia mundial exclusiva para candidatos orales preclínicos generados con IA.
Leer en www1.hkexnews.hk (se abre en otra pestaña)El 29/03 se multiplicaron los análisis sobre el apagado de Sora. OpenAI mantiene un cierre en dos etapas: web/app el 26/04/2026 y la API hasta el 24/09/2026, con borrado permanente de datos tras esas fechas.
Leer en techcrunch.com (se abre en otra pestaña)MetaClaw propone agentes que se adaptan “en el mundo real”: sintetizan reglas desde trayectorias fallidas y hacen LoRA+RL en ventanas de inactividad detectadas por un scheduler (sueño, inactividad y calendario).
Leer en arxiv.org (se abre en otra pestaña)Un estudio en Science analiza “social sycophancy”: la tendencia de modelos a validar al usuario. En experimentos con 2.405 participantes, se reporta que la IA valida más que humanos y puede reducir la disposición a disculparse (10%–28%).
Leer en science.org (se abre en otra pestaña)Fortune/AP describe el choque entre el boom de data centers para IA y objetivos climáticos: en EE. UU. consumieron 4,6% de la electricidad en 2024 y esa cuota podría casi triplicarse hacia 2028.
Leer en fortune.com (se abre en otra pestaña)El 29/03 se consolida una escalada político-legal alrededor de la IA: se impulsa un super PAC pro-IA con planes de gastar más de 100 M$ y sigue el caso por el bloqueo judicial a la “blacklist” del Pentágono contra Anthropic.
Leer en washingtonpost.com (se abre en otra pestaña)Fortune plantea que, aunque los múltiplos se han moderado desde máximos de 2024, podría quedar una “burbuja de beneficios” en IA, con capex masivo y expectativas de demanda difíciles de sostener.
Leer en fortune.com (se abre en otra pestaña)Cohere impulsa Transcribe, un modelo ASR de ~2.000M de parámetros con pesos abiertos (Apache-2.0), optimizado para producción, 14 idiomas y WER media de 5,42% en Open ASR.
Leer en cohere.com (se abre en otra pestaña)Google propone “agent skills” como ficheros de conocimiento acoplables a agentes para cerrar el gap entre modelos y SDKs que cambian rápido. En su harness interno (117 tareas), Gemini 3.1 Pro sube del ~28% al ~96–97% con la skill.
Leer en developers.googleblog.com (se abre en otra pestaña)No hay noticias de este tema hoy.