Una semana en el mundo de la IA: la guerra de los drones, la prohibición de las terapias de IA y el nuevo Transformer

En Estados Unidos se desata el drama: los enjambres de drones autónomos cambian la faz de la guerra, los Estados prohíben los tratamientos de salud mental mediados por IA y los científicos "retocan" Transformers con un nuevo tipo de modelo. La IA ya no es sólo el futuro: es el presente con un gran signo de interrogación.

1. Lucha de enjambres de drones: autonomía + decisión humana

El uso militar de la IA en EE.UU. y Ucrania está ampliando los límites de la guerra autónoma. Startup Swarmercon antecedentes en Estados Unidos, suministra software para enjambres de drones que permite a pequeñas unidades decidir sus propios ataques y tácticas, pero bajo supervisión humana. Un operador humano fija el objetivo, pero los drones coordinan la distribución de los ataques, evitan colisiones y operan incluso en condiciones en las que las comunicaciones son limitadas. Esta tecnología es especialmente útil en conflictos asimétricos, donde las ventajas son el menor número, la flexibilidad y la adaptabilidad.

2. Los Estados prohíben la terapia con IA sin un experto humano

Illinois se convirtió en el segundo estado, después de Nevada, en aprobar una ley que prohíbe el uso de IA con fines psicoterapéuticos sin la participación directa de un terapeuta autorizado. La "Ley de Bienestar y Supervisión de los Recursos Psicológicos" prevé multas de hasta 1.000 millones de euros. $10,000 para cada violación. Los modelos de IA sin intervención humana no pueden diagnosticar de forma independiente un estado emocional, mantener una conversación terapéutica ni promocionarse como herramientas terapéuticas a menos que un experto esté presente en la interacción. Los críticos sostienen que estas prohibiciones pueden poner en peligro el acceso a herramientas innovadoras que podrían ser especialmente útiles en zonas con escasez de terapeutas.

3. Qwen3-Next: más rápido y con contexto largo

Alibaba presenta una nueva versión del modelo Qwen3-Next-80B-A3Bque combina técnicas como la "mezcla de expertos" y capas de atención efectiva. El modelo maneja entradas de hasta cientos de miles de tokens (en algunos casos aproximadamente 262 144 tokens) y acelera la inferencia en comparación con versiones anteriores de Qwen3. Todo ello manteniendo o mejorando ligeramente el rendimiento en muchas tareas habituales. En EE.UU. y en todo el mundo, esto abre la puerta a su uso en contextos amplios, como el derecho, la investigación o la documentación a gran escala.

4. Transformadores bajo nueva energía: Transformador basado en energía

Científicos de universidades de EE.UU. (Virginia, Illinois, Stanford, Harvard) junto con socios de Amazon presentaron Transformador basado en energía (EBT). En lugar de que los modelos predigan la siguiente ficha de una sola vez, la EBT ofrece primero un borrador, que luego "refina" iterativamente, algo así como un mecanismo de puntuación que evalúa hasta qué punto la respuesta se ajusta al contexto. En las primeras pruebas, los EBT superan a los transformadores convencionales en tareas de comprensión lectora y matemáticas, aunque siguen teniendo mayores exigencias computacionales.

El lote - DeepLearning.AI por Andrew Ng / gnews.cz - GH