China propone someter a control de exportación 23 tecnologías de IA e incluye por primera vez los pesos de grandes modelos, el código fuente, los agentes y el diseño de chips; el acceso por API y lo ya publicado como código abierto no se ven afectados.
Google Quantum AI anunció que su chip cuántico Willow ha logrado por primera vez el «cultivo de estados mágicos» en hardware real, con resultados publicados en Science. Es un paso clave hacia la computación cuántica tolerante a fallos.
La Comisión Federal de Comercio (FTC) de EE. UU. ha enviado requerimientos civiles de investigación a OpenAI y Anthropic para abrir formalmente una investigación sobre seguridad de la IA. Según Axios, la FTC exige a ambas empresas documentos internos sobre incidentes de seguridad.
El 15 de octubre, Meta lanzó Muse Spark Open, que abre para su descarga los pesos de su modelo Muse Spark y al que presenta como el modelo de pesos abiertos más potente de un laboratorio estadounidense hasta la fecha.
Según Reuters, Estados Unidos impulsa que la comunidad internacional sustituya «inteligencia artificial» (IA) por «superinteligencia» (SI, por Super Intelligence) y quiere incluir el término en la declaración de consenso del Comité Monetario y Financiero Internacional (CMFI).
Seis investigadores de METR obtienen en Anthropic acceso de nivel empleado, pueden publicar informes de forma independiente y la empresa carece de poder de veto sobre su publicación.
Los fiscales generales de ocho estados de EE. UU. demandaron a OpenAI el 15 de octubre ante sus respectivos tribunales estatales, acusando a ChatGPT de perjudicar a menores y de inducir a los usuarios a creer que es seguro. Es la mayor acción estatal coordinada contra una empresa de IA hasta la fecha.
Un equipo de la Universidad de Toronto publicó en Nature Computational Science un nuevo método, HIP, que predice directamente la matriz hessiana completa de una molécula y se salta el costoso paso de derivación.
Microsoft asegura que sus agentes de IA para el trabajo responden hasta 4 veces más rápido y consumen un 30 % menos de tokens sin cambiar el modelo base, al convertir la información dispersa de la organización en conocimiento estructurado.
El organismo evaluador de IA METR propone un programa público de evaluación para los desarrolladores de IA de frontera, con tres revisiones sobre alineación, control y aceleración de la I+D en IA, para ofrecer al público pruebas reales del riesgo de pérdida de control en lugar de garantías verbales.