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La Agents API entró el jueves en beta pública: el arnés de Codex detrás de una llamada, con sesiones duraderas, compactación automática, subagentes y nueve socios de sandbox, sin coste por encima de los tokens. Escribir el bucle nunca fue lo difícil. Y la beta es solo para Estados Unidos y sin Zero Data Retention, que zanja el asunto para media Europa antes de empezar la discusión técnica.
OpenAI apuntó unos 10.000 agentes a Navier–Stokes durante 88 horas y sacó una explosión en tiempo finito, formalizada en Lean y verificada por máquina en otras diecisiete. La pregunta de si es correcto está prácticamente cerrada. El término de fuerza, la lista de autores y el premio siguen abiertos de par en par.
Alguien acuñó unos 4.000 L-BTC sin respaldo en Liquid y los sacó como bitcoin real en poco más de veinte minutos. No se comprometió ni una de las quince claves de la federación: todas firmaron, correctamente, una retirada que su propio software ya había dado por válida. El fallo estaba en una caché.
OpenAI ha puesto a GPT-6 Astra en Crítico en su propia escala de ciberriesgo. Al día siguiente Google sacó Gemini 3.8 Flash Cyber detrás de un programa de acceso que la semana anterior no existía. Los dos nombran a los mantenedores de open source como elegibles. Los dos escribieron los requisitos dando por hecho que tienes jefe.
PostgreSQL 19 trae SQL/PGQ: patrones de grafo sobre las tablas que ya tienes. Los agregadores lo han traducido a «borra Neo4j». Pero todos los patrones son de profundidad fija — sin caminos de longitud variable, sin camino más corto — que es justo para lo que la gente se compra una base de datos de grafos.
ERCOT ha congelado las conexiones de centros de datos a la red por una cola de 474 GW: más de cinco veces el récord de demanda punta de Texas y unas siete veces lo que consume hoy toda la flota de EE. UU. Ese número nunca fue una previsión. Es una bandeja de entrada sin restricción de unicidad.
La encuesta de McKinsey de 2026 dice que el 32% de las organizaciones decidió no comprar software porque podía construírselo con herramientas de código agénticas. Construir se abarató. Mantenerlo no se movió ni un céntimo — y el 60% ni pasó por compras.
El 31 de agosto salieron de la Chrome Web Store las últimas extensiones Manifest V2, uBlock Origin incluida. Me senté a escribir el obituario y luego leí las mediciones: en configuración por defecto, los bloqueadores MV3 bloquean prácticamente igual. Lo que se ha muerto es otra cosa.
El 11 de septiembre se enciende la mitad de notificación del Reglamento de Ciberresiliencia: 24 horas para avisar de una vulnerabilidad explotada activamente, y cubre productos que pusiste en el mercado hace años. El portal abre ese mismo día, y no tiene API.
Un chaval de 19 años en Londres ha levantado 10 millones para cultivar neuronas como sustrato de entrenamiento, y la demo es una placa jugando al Frogger. La demo no es la noticia. Lo es haber roto el techo del millón de neuronas — si el tejido aguanta vivo y repetible el tiempo suficiente.
El kernel de Linux se acerca a los 2.000 CVE por versión, cuando hace un año andaba por 500. Nadie ha empezado a escribir peor C: es que le han soltado LLMs a 34 millones de líneas. Y la respuesta de Greg Kroah-Hartman no es escanear más, es un newtype.
OpenAI corta el acceso de Cursor a los modelos GPT el 12 de noviembre porque SpaceX ha comprado la matriz de Cursor. No ha cambiado nada técnico. Y lo de «pon tu propia API key» no cubre ni Tab, ni los agentes, ni la CLI.
Han salido dos cadenas independientes para conseguir root en el Unitree G1 EDU, el humanoide más vendido del planeta. Una de ellas solo necesita estar a distancia de Bluetooth — sin emparejar, sin credenciales — y los fallos son más viejos que casi todo el mundo en el laboratorio.
Nvidia habría acordado comprar Hugging Face por 12.900 millones — unas 85 veces sus ingresos. No compra ingresos: compra el default, el sitio al que todo el mundo va por reflejo a buscar un modelo.
El M6 es el primer chip de 2nm de Apple, con Neural Engine doble y un techo de 32GB — y la escasez de RAM que fija ese techo es el mismo despliegue de IA del que querrías escapar ejecutando modelos en local.
