24 de julio de 2026

La relación tecnológica entre EEUU y Europa sigue enfriándose: Airbus ha comenzado a mudar sistemas críticos a una nube local

La relación tecnológica entre EEUU y Europa sigue enfriándose: Airbus ha comenzado a mudar sistemas críticos a una nube local

Airbus ha decidido sacar sus aplicaciones más sensibles de la nube de Amazon. Y es que el fabricante aeroespacial europeo ha firmado un acuerdo de varios años con la francesa Scaleway, propiedad de Iliad, para alojar los sistemas críticos de sus operaciones industriales y de defensa, según ha confirmado la propia compañía, movimiento que impulsa ese deseo de soberanía tecnológica que cada vez más empresas e instituciones comienzan a aplicar.

Qué ha pasado. Airbus empezará a migrar 70 aplicaciones desde AWS hacia la infraestructura de Scaleway, un primer paquete dentro de un plan mucho más amplio que podría llegar a cubrir hasta 900 aplicaciones en los próximos cinco o seis años, según cuentan desde Reuters. Entre los sistemas afectados hay herramientas de diseño de aeronaves, ingeniería, producción industrial y gestión corporativa, además de programas de ERP, ejecución de manufactura, CRM y gestión del ciclo de vida del producto, tal y como expanden desde The Register.

Estrategia. Catherine Jestin, directora digital de Airbus, ha explicado que la compañía buscaba garantizar que sus datos permanecieran "bajo control europeo", lejos del alcance de las leyes estadounidenses como la Cloud Act, que permite al Gobierno de Estados Unidos solicitar acceso a datos almacenados en centros de datos de empresas americanas, aunque estén ubicados fuera de su territorio.

El contexto tampoco ayuda, ya que las tensiones comerciales y geopolíticas entre Washington y Europa, alimentadas por la política exterior de Donald Trump, han disparado la desconfianza de las empresas europeas hacia las grandes tecnológicas de EEUU.

En detalle. Según apuntan desde la compañía, Airbus evaluó más de 150 requisitos técnicos y legales antes de elegir a Scaleway. Uno de los puntos que más pesó, según afirma Jestin, fue la protección frente a lo que la propia directiva describió como el "kill switch", es decir, la posibilidad de que un proveedor extranjero pudiera cortar el acceso a los servicios por decisión de su Gobierno de origen.

También influyó que Scaleway ya aloja los modelos de inteligencia artificial de Mistral, la startup francesa con la que Airbus firmó en mayo un acuerdo para desarrollar herramientas de IA a medida para el sector aeroespacial y de defensa. "El hecho de que los modelos de Mistral ya estén desplegados en la infraestructura de Scaleway nos permitirá acelerar nuestro enfoque de IA", admitía Jestin.

Entre líneas. Cabe destacar que el movimiento no significa una ruptura total con los proveedores estadounidenses. Y es que Airbus ha aclarado que seguirá trabajando con AWS para plataformas como Skywise, su sistema de análisis de datos de aviación, y con Microsoft y Google para sus herramientas de productividad, según comparten desde The Register. La compañía también continuará apoyándose en proveedores como Salesforce, Coupa o Workday. "No pretendemos alejarnos de todas las soluciones no europeas; equilibramos nuestras decisiones en función de la criticidad de los datos", explicaba Jestin al medio.

Y ahora qué. El caso de Airbus llega en un momento en que la Comisión Europea ha propuesto la Cloud and AI Development Act, una normativa destinada a impulsar la capacidad de computación y almacenamiento en la nube dentro de la Unión Europea. Gigantes como AWS, Microsoft y Google ya han lanzado sus propias versiones de "nube soberana" para intentar retener a sus clientes europeos, aunque no siempre con éxito. Y es que tal y como comparten desde The Register, un directivo de Microsoft llegó a admitir bajo juramento ante un tribunal francés que no podía garantizar la soberanía total de los datos.

Imagen de portada | Airbus y Markus Spiske

En Xataka | La tecnología se ha vuelto tan cara que Apple ha recuperado una idea inquietante: alquilar los iPhone, iPad y Mac


-
La noticia La relación tecnológica entre EEUU y Europa sigue enfriándose: Airbus ha comenzado a mudar sistemas críticos a una nube local fue publicada originalmente en Xataka por Antonio Vallejo .



☞ El artículo completo original de Antonio Vallejo lo puedes ver aquí

Los guardrails de IA frenan también a quienes defienden los sistemas: el dilema de la ciberseguridad ofensiva con modelos restringidos

Los guardrails de IA frenan también a quienes defienden los sistemas: el dilema de la ciberseguridad ofensiva con modelos restringidos

Desde el incidente de OpenAI y Hugging Face, la conversación sobre las restricciones en los modelos de IA se ha intensificado. Pero hay un ángulo que los comunicados corporativos no suelen mencionar: mientras OpenAI y Anthropic endurecen los controles para evitar que sus modelos más potentes faciliten ataques, esas mismas restricciones están obstaculizando el trabajo de los investigadores de ciberseguridad legítimos que necesitan exactamente las mismas capacidades para encontrar vulnerabilidades antes que los atacantes. Lo analiza TechCrunch el 23 de julio.

El problema de fondo es estructural: las herramientas para el análisis de código malicioso, la búsqueda de vulnerabilidades y la explotación de sistemas son idénticas tanto si se usan para atacar como para defender. No hay una versión «segura» del pentesting.

El mismo modelo, propósito diferente

Chris Anley, director científico de NCC Group, lo define sin eufemismos: «La misma herramienta actúa como arma ofensiva y defensiva, y no se pueden separar. Si un modelo de IA se niega a analizar código, hace el trabajo de los defensores más difícil.»

El investigador Mark Dowd añade otra capa: las grandes empresas tecnológicas están imponiendo restricciones arbitrarias sin considerar los aspectos complejos de la ciberseguridad. La decisión de qué es peligroso y qué es legítimo la están tomando los equipos de política de las propias compañías, sin auditoría externa ni criterios transparentes.

La respuesta del sector hasta ahora ha sido crear programas de acceso verificado: OpenAI tiene su Trusted Access for Cyber y Anthropic tiene un Cyber Verification Program. En teoría, los investigadores que pasan el proceso de vetting tienen acceso a modelos con restricciones reducidas. La historia de cómo OpenAI primero criticó a Anthropic por restringir GPT-5.5 Cyber y luego aplicó exactamente las mismas restricciones días después ilustra hasta qué punto las reglas del juego se definen sobre la marcha.

En junio de 2026, el gobierno estadounidense sometió los modelos Mythos y Fable de Anthropic a controles de exportación, impidiendo temporalmente que investigadores fuera de EEUU los usaran. Un investigador de ciberseguridad europeo con los mismos credenciales y el mismo propósito legítimo que uno americano quedó bloqueado por su pasaporte.

Consecuencias prácticas para los investigadores

El resultado es previsible: los investigadores independientes que no pueden pasar por los procesos de vetting empresarial o que trabajan fuera de EEUU están migrando hacia modelos de código abierto descargados localmente, sobre los que tienen control total y sin restricciones. Rob T. Lee, director de IA e investigación del SANS Institute, lo resumió sin pelos en la lengua: «Mi recomendación es simple: consigue acceso a un modelo open-weight en tu propia infraestructura antes del incidente, no durante él.»

El problema es que los modelos open-weight sin restricciones también están disponibles para los atacantes. Con más de 6.600 modelos sin guardrails disponibles en Hugging Face, según datos recientes de ThreatDown, la barrera de entrada para el cibercriminal es la misma que para el defensor: una descarga y una GPU local.

Hay una paradoja adicional: el propio incidente de OpenAI-HuggingFace demostró que Hugging Face tuvo que usar un modelo chino de código abierto para analizar el incidente, porque los modelos frontier de Anthropic —su socio tecnológico habitual— bloquearon las solicitudes de análisis de código malicioso incluso en un contexto de respuesta a incidentes activos.

Mi valoración

Después de seguir el debate sobre el acceso diferenciado a modelos de IA en ciberseguridad durante los últimos meses, lo que más me convence del artículo de TechCrunch es el enfoque en el daño colateral de las restricciones. El sector tiende a hablar de guardrails como si fueran la balanza perfecta entre seguridad y utilidad. La realidad es más incómoda: cada restricción tiene un coste defensivo que no aparece en las métricas de los equipos de seguridad de las propias empresas.

Lo que más me preocupa es la asimetría geopolítica. Los controles de exportación sobre modelos como Mythos y Fable crean un mundo donde los investigadores de ciberseguridad de EEUU tienen acceso a herramientas que sus equivalentes europeos, latinoamericanos o asiáticos no tienen. Eso no aumenta la seguridad global — la fragmenta.

El verdadero problema no es qué restricciones tiene un modelo. Es quién decide cuáles son y bajo qué criterios. Hasta que esa decisión tenga algún tipo de supervisión externa, los guardrails seguirán siendo una mezcla de gestión del riesgo corporativo, relaciones públicas y geopolítica — no una política coherente de seguridad.

Preguntas frecuentes

¿Qué son los programas de «acceso verificado» que ofrecen OpenAI y Anthropic para ciberseguridad?

Son programas de vetting donde investigadores y organizaciones de ciberseguridad pueden solicitar acceso a versiones de los modelos con restricciones reducidas para trabajo defensivo. OpenAI ofrece Trusted Access for Cyber en distintos niveles (individual, equipos empresariales, invitation-only para el nivel más permisivo) y Anthropic tiene su Cyber Verification Program. Los solicitantes deben demostrar credenciales y propósitos legítimos. Los procesos pueden tardar semanas y no todos los solicitantes son aprobados, lo que crea una brecha de acceso entre investigadores con recursos institucionales y los independientes.

¿Por qué los modelos de código abierto sin restricciones no son la solución para los defensores?

Los modelos open-weight sin guardrails resuelven el problema de acceso para los defensores, pero a costa de aumentar el riesgo de que los mismos modelos sean usados por atacantes. Un modelo descargado localmente no puede ser controlado por el proveedor, no recibe actualizaciones de seguridad y no genera datos que permitan a la industria entender cómo se está usando para fines maliciosos. Además, los modelos open-weight disponibles hoy tienden a ser menos capaces que los modelos frontier con acceso restringido, lo que significa que el defensor que recurre a ellos acepta una desventaja de capacidad frente a un atacante con acceso a mejores modelos.

¿Qué papel tiene la geopolítica en las restricciones de los modelos de IA para ciberseguridad?

El gobierno de EEUU impuso en junio de 2026 controles de exportación sobre los modelos Mythos y Fable de Anthropic, lo que impidió temporalmente su uso fuera de EEUU. Aunque las restricciones se aliviaron parcialmente, el episodio demostró que el acceso a herramientas de ciberseguridad basadas en IA está vinculado a la geopolítica de la misma forma que el acceso a chips avanzados o tecnología de cifrado. Un investigador con las mismas credenciales y el mismo propósito legítimo puede tener acceso o no dependiendo de la nacionalidad o la ubicación de su organización.




☞ El artículo completo original de Natalia Polo lo puedes ver aquí

El vídeo-selfi tiene un gran problema: si te roban la contraseña, la cambias. Si te roban la cara, no tienes otra

El vídeo-selfi tiene un gran problema: si te roban la contraseña, la cambias. Si te roban la cara, no tienes otra

Google lanzó ayer una nueva forma de recuperar el acceso a tu cuenta cuando pierdes tu móvil o tu ordenador. Basta grabar un vídeo-selfi girando la cabeza en varias direcciones, para luego enviarlo a los servidores de Google y poder usarlo como verificación biométrica si quieres recuperar ese acceso perdido. Lo interesante en realidad no es este lanzamiento, porque Google es tan solo la última gran tecnológica en sumarse a la tendencia. Y esa tendencia, aunque interesante por un lado, es muy, muy inquietante por otro.

Google y tu cara como método para recuperar tu cuenta. En el anuncio de Google sus responsables explican el sistema para escanear y enviar ese vídeo-selfi a sus servidores, y cómo este sistema permitirá a los usuarios recuperar su cuenta en caso de perder acceso a ella. 

Privacidad y seguridad por bandera. En Google prometen que mantendrán esa información cifrada y uno la usarán para otros propósitos a menos que lo permitas activamente. La opción puede también servir para que inicies sesión en tu cuenta (como Microsoft lleva años haciendo con su tecnología Windows Hello), pero no podrá ser usada en cuentas de Workspace, y tampoco en cuentas infantiles o en cuentas que formen parte del Advanced Protection Program de Google, dirigido a periodistas, activistas o empresarios con información especialmente sensible.

Meta ya lo probó y tuvo que abandonarlo... Facebook tuvo un sistema de reconocimiento facial —el que sugería etiquetas de personas en fotos— y lo cerró en 2021 borrando más de mil millones de caras tras la presión de reguladores y organizaciones defensoras de la privacidad. 

... para recuperarlo de nuevo. En octubre de 2024 resucitaron la tecnología, esta vez para recuperar cuentas de Facebook e Instagram que hubieran sido hackeadas. En diciembre de 2025 ya lo habían convertido en el método de recuperación estándar, y Meta asegura que ha mejorado en más de un 30% la tasa de recuperación de cuentas hackeadas en EEUU y Canadá. 

Un caballo de Troya llamado "verificación de edad". Si la recuperación de cuentas es una puerta de entrada para ceder nuestra "cara", la otra, mucho más extendida, es la de proteger a los menores. Esa excusa ha servido para impulsar el reconocimiento facial como medida de verificación. En julio de 2025, Roblox empezó a pedir un vídeo-selfi a los adolescentes de 13 a 17 años que quisieran desbloquear el chat sin filtros con su círculo de "amigos de confianza". El sistema, gestionado por la empresa Persona, estima la edad según los rasgos faciales, y si no está seguro pide una identificación oficial. 

Discord y su accidentado sistema. En febrero de 2026, la empresa anunció que sus más de 200 millones de usuarios mensuales tendrían que verificar su edad con un escaneo facial o un documento oficial. El anuncio llegó pocos meses después de subrir un hackeo que expuso unas 70.000 identificaciones de usuarios, lo que generó mucho escepticismo y críticas notables a la inciativa. Discord tuvo que retrasar el despliegue de la medida hasta la segunda mitad de 2026, y poco después un usuario compartió una forma de engañar al sistema con un avatar 3D controlado con un mando de la Xbox o la PlayStation.

TikTok, en el punto de mira. La plataforma combina la estimación con un sistema de comportamiento y actividad (vídeos vistos, patrones de uso) y otro de verificación por selfie o documento oficial cuando el sistema sospecha que un usuario autodeclarado adulto en realidad no lo es. Desde 2021 lleva varias demandas como la que se produjo recientemente en Florida porque según la acusación, TikTok modificaba deliberadamente su clasificación de edad para esquivar los controles parentales. Los vetos que por ejemplo Australia impuso a los menores para entrar en redes sociales también han impulsado esos esfuerzos, que TikTok se apresuró a implementar.

Intermediarios con riesgo. En sitios porno franceses como Xvideos, el proveedor de verificación AgeGO (una empresa española con sede en Barcelona) ofrece verificar la edad con un selfie en directo. Una investigación de AI Forensics descubrió que esos datos se enviaban directamente a Amazon Rekognition, el servicio de reconocimiento facial de AWS, junto con a IP del usuario y el dato de que estaba accediendo a una web para adultos. Es un ejemplo claro de cómo un dato biométrico que teóricamente sirve para verificar tu edad acaba sirviendo para crear perfiles de usuario que pueden violar tu privacidad.

Lo que cambia frente a una contraseña filtrada. Si te roban tu contraseña, la puedes cambiar. Pero si se filtra tu escaneo facial, generada a partir del vídeo-selfi con varios ángulos, expresiones o iluminación, no puedes cambiarte la cara. Esa es la diferencia fundamental entre el "algo que sabes" y el "algo que eres", y explica por qué reguladores y activistas de la privacidad tienen muy claro que los datos biométricos representan una categoría de datos con una sensibilidad muy distinta a la de cualquier otro dato personal.

Interesante y sobre todo muy inquietante. Cada una de estas empresas insiste en que esos vídeo-selfis que permiten hacer a los usuarios se usan solo para el propósito adecuado —recuperar una cuenta, verificar la edad—, pero lo cierto es que la opción, aunque interesante, es inquietante. Aunque plantee una alternativa válida e incluso muy llamativa para recuperar una cuenta, los riesgos que impone esa identificación biométrica son enormes. Los escándalos de privacidad que plantea este tipo de sistema ya empiezan a aparecer —que se lo digan a Meta y sus gafas inteligentes—. A todo ello se suma la amenaza de los deepfakes que la UE intentará mitigar con su Ley de la IA.

Imagen | Taan Huyn

En Xataka | Instagram intentó generar imágenes con IA a partir de las fotos de sus usuarios: ahora Meta ha tenido que retractarse

-
La noticia El vídeo-selfi tiene un gran problema: si te roban la contraseña, la cambias. Si te roban la cara, no tienes otra fue publicada originalmente en Xataka por Javier Pastor .



☞ El artículo completo original de Javier Pastor lo puedes ver aquí

Desde las aulas a la investigación científica: estudiante chilena explora el uso de bacterias antárticas para descontaminar aguas residuales

La estudiante Magdalena Leyton, de 2° Medio B del Liceo Bicentenario Teresa Prats e integrante del Club Científico Gabriela Mistral, está participando en una investigación junto a la Universidad Autónoma de Chile que busca desarrollar una solución biotecnológica para eliminar residuos de antidepresivos presentes en las aguas residuales.

Bajo la guía de su profesora de Biología y Química, Katherine González, y con el apoyo del Laboratorio de Compuestos Bioactivos y Microbiología Molecular del Instituto de Ciencias Biomédicas de la Universidad Autónoma, Magdalena estudia el potencial de bacterias aisladas de ecosistemas antárticos para degradar compuestos farmacológicos como la sertralina, uno de los antidepresivos más consumidos en Chile.

La investigación surge frente a un problema ambiental creciente: los residuos de medicamentos que llegan a las plantas de tratamiento y posteriormente a los ecosistemas acuáticos. Debido a su composición química rica en carbono, la sertralina podría convertirse en una fuente de alimento para determinados microorganismos, abriendo la posibilidad de utilizar estas bacterias en sistemas de biofiltración para remover contaminantes del agua.Magdalena Leyton Liceo 6 Teresa Prats

Actualmente, el equipo trabaja en el desarrollo de un biofiltro que permita alojar estos microorganismos y evaluar su capacidad para degradar los residuos farmacéuticos en condiciones controladas. De obtener resultados positivos, la iniciativa podría aportar nuevas herramientas biotecnológicas para el tratamiento de aguas residuales.

Más allá del laboratorio, Magdalena ha destacado por su compromiso con la divulgación científica y el liderazgo estudiantil. Es presidenta del Club de Ciencias de su establecimiento, vicepresidenta del Centro de Estudiantes 2026 y ha participado en encuentros nacionales de ciencias escolares y en iniciativas impulsadas por el Ministerio de Ciencia, Tecnología, Conocimiento e Innovación.antidepresivos Magdalena Leyton Liceo 6 Teresa Prats Bacterias

Su motivación refleja el espíritu de la investigación científica temprana. «Yo busco una solución real y me encanta poder hacerlo con mis propias manos. Espero realmente ser un referente científico en algún momento y poder ayudar a cambiar este mundo».

Experiencias como la de Magdalena evidencian el impacto que puede tener la educación científica escolar cuando se articula con universidades y centros de investigación, permitiendo que estudiantes participen desde edades tempranas en proyectos que buscan responder a desafíos ambientales de relevancia para el país.

Fuente: Servicio Local de Educación Pública Santiago Centro.

Revista Ecociencias comparte esta historia por su aporte a la formación de nuevas generaciones de investigadoras e investigadores y por el valor que representa la vinculación entre la educación escolar y la ciencia aplicada. La nota original fue elaborada por el SLEP Santiago Centro, institución a la que corresponden el reporteo y las entrevistas originales.

La entrada Desde las aulas a la investigación científica: estudiante chilena explora el uso de bacterias antárticas para descontaminar aguas residuales se publicó primero en Revista Ecociencias.



☞ El artículo completo original de Revista Ecociencias lo puedes ver aquí

EEUU está acusando a China de plagiar los modelos de Anthropic. Tenemos tres problemas con esa acusación

EEUU está acusando a China de plagiar los modelos de Anthropic. Tenemos tres problemas con esa acusación

Michael Kratsios, asistente del presidente de EEUU, no se mordía la lengua esta semana cuando afirmaba que "Tenemos información que indica que Moonshoot AI destiló Fable de Anthropic para el desarrollo de su modelo K3". O lo que es lo mismo, acusan a China de plagiar el modelo de IA avanzado de la empresa estadounidense. Hay varios problemas fundamentales con esa acusación. Veámoslos.

Miedo a Kimi K3. Este modelo acaba de irrumpir en la escena IA con una fuerza arrolladora. Los benchmarks demuestran que Kimi K3 es uno de los mejores modelos de IA del mundo, con un rendimiento cercano a Fable 5 y GPT-5.6, los mejores modelos públicos de Anthropic y de OpenAI. Ese hito ha disparado su popularidad entre usuarios y empresas, y también las alarmas de Washington. La consecuencia inmediata ha sido de hecho política, porque desde la Administración Trump se habla ya abiertamente de sanciones por "robo de tecnología" si se confirma la acusación.

La acusación. En su texto Kratsios explica el supuesto mecanismo usado por Moonshot AI para copiar su modelo. Afirma que la startup china habría construido una plataforma interna para hacer consultas masivas a modelos de EEUU, cambiando los métodos de acceso para evitar ser detectada y transfiriendo luego sus capacidades a Kimi K3. Añade además que la empresa ha logrado acceder a servidores con chips GB300 de Nvidia en países fuera de China para esquivar las restricciones de exportación. 

¿Dónde están las pruebas? El primer problema que tenemos con ese discurso es que ya de primeras falta una pieza clave de ese discurso: Kratsios no acompaña esa acusación de evidencias técnicas. No da registros del uso, no da ejemplos de prompts y respuestas, ni tampoco patrones de consulta. Tampoco aporta análisis independientes que cualquier investigador podría revisar. Lo que tenemos ahora mismo es un relato y una acusación oficial, no una "infracción" demostrada.

La polémica sobre la destilación. La palabra clave de ese discurso es "destilación". En IA, destilar un modelo significa entrenar uno nuevo usando las respuestas de otro. El modelo "maestro" responde a miles o millones de preguntas, y el modelo "estudiante" aprende a imitar sus pautas de razonamiento con menor coste y tamaño. La propia industria describe la destilación como una técnica legítima y estándar cuando se aplica sobre modelos permitidos o propios. La línea roja aparece cuando se aplica a modelos de terceros, a gran escala y sin permiso, lo que según el Gobierno de EEUU es un robo de propiedad intelectual.

Pero delito, lo que se dice delito, no es. El segundo problema es que la declaración y la acusación ni se apoyan en ningún marco jurídico claro y definido. Ni EEUU ni China tienen en la actualidad una ley específica que diga en qué condiciones destilar un modelo rival es delito de propiedad intelectual. Puede que viole los términos de servicio de una API o que incluso acabe oteniendo información sensible de empresas, pero no hay jurisprudencia al respecto. De hecho, hasta hace poco el debate en EEU estaba en regular los modelos frontera de EEUU como Mythos, que se consideraban demasiado peligrosos. De repente el debate está ahora en sancionar la destilación de modelos. Todo va demasiado rápido, una vez más, para adaptar la legislación.

Hipocresía made in USA. El tercer gran problema que tenemos con esa acusación es que los grandes modelos estadounidenses —incluidos los de Anthropic— se han entrenado con conjuntos de datos masivos que mezclan sitios web, libros, código, artículos de prensa y otros materiales en los que una parte notable está protegida por el copyright. La propia Anthropic llegó a un acuerdo con la justicia estos días por esa razón, y a Meta se la descubrió robando terabytes de libros con copyright para entrenar sus modelos. 

Doble vara de medir. En EEUU las empresas de IA se defienden argumentando que eso entra del "uso justo" del contenido, pero los autores ni dieron su permiso, ni cobraron por ello. Esa misma industria y ese mismo Gobierno que han sumido como normal entrenar modelos sobre contenido ajeno se quejan de que una startup china use las salidas de sus modelos para entrenar los suyos. No son prácticas idénticas, pero la doble vara de medir es difícil de ignorar.

La IA, una vez más, como arma. La administracion Trump está llevando esta cuestión a otra escala. Al acusar a Moonshot AI de usar chips restringidos y de desarrollar Kimi K3 destilando Fable 5, sitúa la destilación en el mismo cajón que el espionaje industrial o el robo de secretos militares. La IA deja de ser un producto software y se convierte en un arma tecnológica estratégica. Y ahí no importa tanto aportar pruebas o ser precisos técnicamente: importa que lo que ha hecho China es un ataque a su (¿antigua?) hegemonía tecnológica.

Si este tipo de acusación os suena, tenéis buena memoria.

En Xataka | Un modelo de IA no tenía acceso a internet. Así que consideró que era mejor tenerlo y decidió hackear algo por el camino

-
La noticia EEUU está acusando a China de plagiar los modelos de Anthropic. Tenemos tres problemas con esa acusación fue publicada originalmente en Xataka por Javier Pastor .



☞ El artículo completo original de Javier Pastor lo puedes ver aquí