OpenAI ha anunciado que el modelo GPT-Image-2 ahora admite la generación de imágenes con fondo transparente. Los usuarios pueden crear imágenes en formato PNG con un canal alfa, lo que permite una mejor presentación en contextos como el diseño de páginas de productos en comercio electrónico, ilustraciones para presentaciones, elementos adhesivos e imágenes de productos. A esta funcionalidad solo se puede acceder a través de la API, y los usuarios deben activarla incluyendo el parámetro background=transparent. OpenAI recomienda a los usuarios que no describan el fondo en los prompts y que verifiquen cuidadosamente las imágenes generadas para garantizar la precisión de los números que contienen.
Qwen ha introducido nuevas capacidades en su modo de tareas, incluyendo habilidades, conectores y socios de trabajo. Estas funciones ya están disponibles en la versión de escritorio de Qwen, a través de la barra lateral en la sección 'Habilidades · Conectores · Socios'. Ya están disponibles más de 200 habilidades y conectores, y los usuarios pueden crear habilidades personalizadas organizando flujos de trabajo, estándares y plantillas comunes en procesos reutilizables. Los conectores permiten la recuperación y el procesamiento de tareas directamente en herramientas utilizadas comúnmente, mientras que los socios de trabajo permiten a los usuarios seleccionar agentes especializados según sus necesidades, formando equipos colaborativos para abordar tareas complejas. Las nuevas funciones se pueden utilizar de forma independiente o combinadas según sea necesario, lo que permite a los usuarios estandarizar sus flujos de trabajo y mejorar la productividad.
DeepReinforce ha anunciado el lanzamiento de la serie de modelos de IA de código abierto Ornith-1.5, destacando la integración de un 'bucle de auto-mejora' durante el entrenamiento. Este mecanismo permite que los modelos mejoren su rendimiento de forma autónoma, generando continuamente tareas más desafiantes durante el proceso de aprendizaje. El modelo más grande de la serie, Ornith-1.5-397B, se basa en una arquitectura de 'mezcla de expertos' (MoE) con 397 mil millones de parámetros, y su rendimiento supera al de Claude Opus 4.8 en ciertas pruebas. Otra variante, Ornith-1.5-35B-A3B, también utiliza una arquitectura MoE con 350 mil millones de parámetros, superando a los modelos densos como Muse-Glimmer-30B y Gemma-4-31B. El modelo Ornith-1.5-9B, con una arquitectura densa de 9 mil millones de parámetros, demuestra un rendimiento superior en la mayoría de las pruebas en comparación con el modelo Gemma-4-31B, que tiene muchos parámetros. Además, está disponible una versión cuantificada llamada Ornith-1.5-9B-Mobile para dispositivos móviles, incluyendo teléfonos Android y el próximo iPhone 17.
Jiajia Vision, una empresa de IA basada en la física fundada en 2023, ha presentado su robot humanoide bipedal de uso general, Maker L01. El robot cuenta con 31 motores de articulación y es capaz de realizar acciones como correr, saltar y dar volteretas, con una velocidad máxima de 4 metros por segundo. Se demostró en un escenario de ping-pong. Con un peso de 42 kilogramos, el robot está equipado con una batería de 518Wh que se puede reemplazar fácilmente y está diseñado para ser totalmente de código abierto, soportando tanto la investigación como el desarrollo competitivo de forma inmediata. Jiajia Vision afirma ser la primera empresa en China centrada en los 'modelos del mundo', un marco de IA central utilizado para simular la dinámica del entorno y predecir estados futuros. Se espera que estos modelos desempeñen un papel clave en la inteligencia incorporada y la conducción autónoma. La empresa completó recientemente una ronda de financiación de 1.000 millones de yuanes en noviembre de 2025, con inversión de un importante actor de la industria y Huakong Fund. Según Qiushiwei, el 'importante actor de la industria' es el brazo de inversión de Huawei, Habor. La gama de productos de Jiajia Vision incluye la plataforma de modelos del mundo GigaWorld, el modelo fundamental de inteligencia incorporada GigaBrain y hardware incorporado de uso general como Maker. El enfoque de la empresa en los modelos del mundo la sitúa a la vanguardia del desarrollo de la IA física.
El 20 de agosto, durante la Conferencia Mundial de Robots 2026 (WRC 2026), el Centro de Innovación de Robots Humanoides de Beijing lanzó oficialmente el robot humanoide ligero Tian Gong Omni. El robot integra hardware e inteligencia en el borde, marcando la primera plataforma de código abierto de robots humanoides disponible a nivel mundial que combina percepción, movilidad y control del cuerpo completo. El Tian Gong Omni mide 1,35 metros de altura y pesa 39 kilogramos, con la capacidad de manejar cargas moderadas. Está diseñado para su uso en espacios reducidos, rescate de emergencias y servicios domésticos. La plataforma también abre su sistema de desarrollo secundario, lo que permite a los desarrolladores acceder a articulaciones, sensores, sistemas y APIs de control, lo que reduce los costes de desarrollo y acelera la innovación. El director ejecutivo de Beijing Humanoid Robot Innovation Center, Xiong Youjun, afirmó que el desarrollo de la inteligencia incorporada aún está en sus primeras etapas y que entrar en el mercado no es demasiado tarde. Enfatizó que el Tian Gong Omni está principalmente dirigido a aplicaciones industriales y no competirá directamente con empresas como Songyan Dynamics y Jiasu Jihua. En cambio, el enfoque está en proporcionar una plataforma estándar para el desarrollo secundario a nivel de la industria, promoviendo tecnologías comunes y fundamentales. Xiong también destacó la importancia de crear una plataforma rentable y escalable para la producción en masa. Mencionó que los esfuerzos futuros se centrarán en las plataformas 'big brain' y 'small brain', con el objetivo de ofrecer un ecosistema plano para la industria. En cuanto al retorno de la inversión (ROI) de los robots humanoides en entornos de fábrica, Xiong reconoció que el ROI actual es inferior al de los robots industriales o los trabajadores humanos, pero la brecha se está cerrando rápidamente.
Alibaba ha lanzado oficialmente Qwen-UI-Agent, un modelo fundamental de agente inteligente con interfaz gráfica diseñado para operar eficazmente en entornos del mundo real, incluyendo dispositivos móviles, ordenadores, navegadores web y DeepSearch. El modelo demuestra un rendimiento sólido en múltiples pruebas, superando a los modelos líderes en varias categorías. En tareas móviles, Qwen-UI-Agent obtuvo un 82,1% en MobileWorld, superando a GPT-5.6 Sol, Claude Opus 4.8 y Seed 2.1 Pro en 12,0, 14,6 y 8,9 puntos porcentuales, respectivamente. También obtuvo un 92,2% en MobileWorld-Real, superando a Gemini 3.1 Pro, Claude Opus 4.8 y GPT-5.6 Sol. En tareas de escritorio, obtuvo un 79,5% en OSWorld-Verified, superando a GPT-5.5, Gemini 3.1 Pro y Seed 2.1 Pro. También logró un 40,0% en OSWorld-v2 Partial, con una reducción del 58% en los pasos de ejecución en comparación con la línea base. En tareas de web y DeepSearch, obtuvo un 73,6% en WebArena, el más alto entre todos los modelos comparados, y un 75,0% en BrowseComp-ZH. En tareas de anclaje a la interfaz gráfica, obtuvo un 81,5% en ScreenSpot-Pro, estableciendo nuevos récords de última generación en cuatro otros benchmarks. El modelo también destaca en capacidades generales y de agente, superando tanto a los modelos base de entrenamiento como a los modelos específicos de la interfaz gráfica. Opera en un entorno del mundo real con más de 100 teléfonos reales y 150 aplicaciones, utilizando su propio benchmark MobileWorld-Real con más de 400 tareas y 100 aplicaciones. El modelo está diseñado para manejar tareas complejas y de largo alcance en escenarios del mundo real. Integra comprobaciones de seguridad a lo largo de la ejecución de la tarea, rechazando cualquier acción de interfaz para solicitudes ilegales o de alto riesgo, y pausando para la confirmación del usuario en operaciones sensibles como pagos, eliminación de datos y autorización de privacidad. Además, admite operaciones de línea de comandos y acciones en lote, con casi la mitad de las acciones en tareas de escritorio en lote, lo que mejora significativamente la eficiencia. El modelo también puede realizar aprendizaje por refuerzo en línea durante más de 100 pasos, con aproximadamente 10.000 entornos concurrentes que se ejecutan simultáneamente. El proyecto está disponible en https://tongyi-mai.github.io/Qwen-UI-Agent y en GitHub en https://github.com/Tongyi-MAI/MAI-UI.
Galaxy Universal, una empresa especializada en inteligencia artificial, presentó su primer robot bípedo, Galbot ET1, en la Conferencia Mundial de Robots 2026. El robot, llamado 'Xingzai', está equipado con el Galaxy Star Brain, lo que le permite interactuar en tiempo real sin depender de scripts predefinidos. Según Wang He, fundador y director de tecnología de Galaxy Universal, Xingzai es el primer agente con inteligencia física capaz de aprendizaje autónomo. Durante su debut, Xingzai realizó una actuación de baile callejero de alto nivel, incluyendo giros y sincronización con un bailarín humano. Wang destacó que los movimientos del robot están respaldados por los mejores modelos y la infraestructura de datos del mundo, lo que le permite reconocer, extraer y replicar acciones humanas en tiempo real. La demostración mostró la capacidad de Xingzai para improvisar e interactuar de forma espontánea, marcando un avance significativo en la robótica humanoide.
Ant Group, a través de Bai Ling, ha lanzado oficialmente los modelos base Ling-3.0-tiny y Ling-3.0-flash, junto con sus puntos de control de pre-entrenamiento y entrenamiento intermedio. La liberación incluye seis puntos de control, que cubren las etapas de pre-entrenamiento, entrenamiento intermedio y WSM (Warmup-Stable and Merge). Estos puntos de control están diseñados para el pre-entrenamiento continuo, el ajuste fino específico del dominio, la optimización de preferencias, el aprendizaje por refuerzo, la destilación y la investigación de sistemas de contexto largo y MoE. Los modelos base aún no están optimizados para tareas de seguimiento de instrucciones y no se recomiendan para su implementación directa como servicios de chat o en aplicaciones críticas para la seguridad sin un entrenamiento y una evaluación adicionales. El modelo base Ling-3.0-tiny-base tiene un total de 7.9 mil millones de parámetros y 1.3 mil millones de parámetros de activación, logrando mejores resultados que su predecesor a pesar de una reducción del 50% en el número total de parámetros. El modelo base Ling-3.0-flash-base, con un total de 124 mil millones de parámetros y 5.1 mil millones de parámetros de activación, ofrece mayor capacidad y un diseño de activación dispersa, lo que lo hace adecuado para aplicaciones del mundo real. Ambos modelos demuestran un fuerte rendimiento en tareas de codificación, razonamiento complejo y contexto largo, incluso cuando se comparan con modelos con el doble o el triple de su número de parámetros. Los modelos están disponibles en Hugging Face y ModelScope, con enlaces proporcionados para cada versión de punto de control.
Adobe ha ampliado sus servicios de estudio creativo Firefly AI al añadir tres nuevas capacidades de audio, ahora disponibles para todos los usuarios. La actualización permite a los creadores generar música, voces en off y efectos de sonido dentro de un único espacio de trabajo, eliminando la necesidad de cambiar entre múltiples aplicaciones o pestañas del navegador. Las nuevas funciones están diseñadas para apoyar la creación de contenido para redes sociales, vídeos en directo, cortometrajes, tutoriales de productos y segmentos de podcast. La herramienta Generate Music está impulsada por el modelo Firefly Music y puede crear composiciones originales basadas en la duración y el estado de ánimo de un vídeo. Adobe ha enfatizado que la música generada es segura para uso comercial y viene con una licencia general. Para Generate Speech, Adobe ofrece dos opciones: el modelo Firefly Speech y el modelo ElevenLabs. Esta función convierte los guiones de texto en voces en off, con la capacidad de ajustar la voz, la velocidad del habla y el tono. La herramienta Generate Sound Effects está impulsada por el modelo Firefly Audio y puede producir efectos de sonido personalizados basados en las acciones, el ritmo y la atmósfera dentro del contenido. Estas herramientas tienen como objetivo simplificar el proceso creativo para los usuarios que trabajan con la producción de audio impulsada por IA.
Google anunció el 20 de agosto que su familia de modelos Gemma de código abierto ha superado los 1.000 millones de descargas. En los últimos dos años, los desarrolladores han creado más de 100.000 variantes de los modelos Gemma, formando lo que Google denomina el 'Gemmaverse', un ecosistema innovador. La empresa destacó diversas aplicaciones de la familia Gemma, que incluyen el análisis de imágenes en el espacio, la estandarización digital de informes médicos, opciones innovadoras de tratamiento del cáncer y el reconocimiento del lenguaje animal. Se dice que estos modelos están mejorando la calidad del desarrollo humano. Google planea lanzar un repositorio 'Awesome Gemma' en GitHub, que servirá como un directorio oficial y curado de los mejores proyectos de la comunidad, ejemplos de ajuste fino, tutoriales y herramientas para desarrolladores dentro del Gemmaverse.
Waymo, una empresa de taxis autónomos propiedad de Alphabet, ha revelado su chip ASIC personalizado de 5nm, diseñado específicamente para el procesamiento en tiempo real de los datos de los sensores y las tareas avanzadas de aprendizaje automático. El chip forma parte de un sistema informático más amplio que ofrece un rendimiento de nivel de centro de datos, al tiempo que opera dentro de las limitaciones de un entorno automotriz. El sistema ha experimentado un aumento de 20 veces en la potencia de cálculo en los últimos ocho años, con software de baja latencia que minimiza el retraso entre la captura de datos y la salida de acción. El sistema también está diseñado para la resiliencia, con dos motores de cálculo que proporcionan redundancia y una mayor fiabilidad en condiciones extremas. La arquitectura de cálculo integra componentes heterogéneos, incluidos CPUs, GPUs, aceleradores y tecnologías avanzadas de aprendizaje automático. Además de la adquisición de componentes estándar, Waymo ha desarrollado su propio chip personalizado para mejorar aún más el rendimiento del sistema. El chip ASIC de 5nm está diseñado para procesar los flujos de datos brutos de LiDAR, radar y cámaras, extrayendo información crítica y alimentándola al motor de inferencia para los modelos de aprendizaje automático de fusión de sensores. El chip proporciona más de 1000 TOPS de potencia de cálculo de aprendizaje automático, dedicada al procesamiento de la parte frontal y a las tareas de aprendizaje automático.
ShangTech ha anunciado la apertura de su modelo multimodal grande y ligero, SenseNova U1.5 Lite. El modelo admite una longitud de contexto de 3-4K y puede manejar múltiples restricciones como sujeto, cantidad, relaciones espaciales, texto, diseño y estilo, mejorando la estabilidad de las tareas visuales complejas. Cuenta con una generación visual mejorada con una mejor composición, color, textura, iluminación, realismo y detalles finos, reduciendo las instancias en las que la precisión local no coincide con la finalización general. El modelo también ofrece capacidades de edición de imágenes nativas más fiables, incluyendo una identidad de sujeto mejorada, estructura espacial, relaciones de diseño y preservación de áreas no editadas, junto con modificaciones locales, reemplazo de elementos, refinamiento de texto y edición de imágenes con múltiples referencias mejoradas. SenseNova U1.5 Lite fortalece su capacidad para manejar diseños complejos, incluyendo texto en chino y inglés, carteles, infografías, elementos visuales de marca y formato de texto múltiple, pasando de la generación de contenido a la organización de expresiones visuales completas. Soporta un control visual preciso a través de cuadros delimitadores, marcadores visuales e imágenes de referencia individuales o múltiples. El modelo también proporciona una salida de alta resolución nativa de 4K, equilibrando la composición general con texturas finas, texto pequeño y refracción de la luz. Como modelo de 8B parámetros, SenseNova U1.5 Lite supera a otros modelos de escala similar en el seguimiento de instrucciones y la coherencia de la edición de imágenes, logrando un rendimiento comparable al de los grandes modelos comerciales en la renderización de texto y diseños complejos. El modelo está disponible en GitHub, Hugging Face y ModelScope.
En la conferencia de creadores de iQiyi, el CEO Gongs Yu destacó el compromiso de la empresa con una estrategia de IA completa, centrándose en la filmación en tiempo real impulsada por la IA y la producción de películas de formato largo impulsada por la IA. Al mismo tiempo, iQiyi está avanzando en su transformación hacia las redes sociales descentralizadas. Estas dos estrategias tienen como objetivo reducir las barreras para la creación de contenido, ampliar la base de creadores y aumentar la vitalidad del contenido de la plataforma, creando un ciclo de desarrollo. Gongs Yu declaró que no hay necesidad de debatir si la IA reemplazará a los humanos, señalando que «la IA solo reemplazará a aquellos que no utilicen la IA» es ahora un cliché. Comparó la IA con invenciones históricas, destacando su impacto social al tiempo que reconocía su papel en liberar a los cineastas de las restricciones tradicionales. Hace unas semanas, Gongs Yu mencionó que la respuesta de iQiyi a los cambios impulsados por la IA era la descentralización, pasando de un modelo en el que un pequeño grupo decidía las preferencias del público a uno en el que los creadores y las comunidades de usuarios desempeñan un papel central. Argumentó que la IA reduciría significativamente los costes y el tiempo de producción de contenido, potencialmente aumentando el número de creadores y obras en cientos de veces, haciendo que la toma de decisiones centralizada sea obsoleta. Como resultado, iQiyi debe pasar a un modelo descentralizado, fomentando una comunidad de creadores y usuarios. La plataforma retrocederá, permitiendo a los creadores subir contenido de forma independiente y monetizarlo a través de la membresía y la publicidad, mientras que iQiyi conservará algunos contenidos de producción de primer nivel. iQiyi informó de una pérdida neta de 288 millones de yuanes en el segundo trimestre de su año fiscal 2026, un aumento del 115,02 % en comparación con el año anterior. Además, la empresa anunció que 10 películas de IA están entrando en producción, con el ganador del Oscar, James Wong, brindando orientación.
Superwhisper, una empresa especializada en tecnologías de transcripción de voz a texto y normalización de texto, ha lanzado S1-mini, un normalizador de texto de código abierto diseñado para transformar transcripciones de reconocimiento automático de voz (ASR) sin procesar en texto escrito pulido. El modelo, disponible en Hugging Face bajo una licencia Apache 2.0 con una cláusula de nomenclatura, funciona como un normalizador de texto en lugar de un modelo de transcripción o de chat. Está destinado a utilizarse después de los sistemas de ASR, como Whisper o Parakeet, para refinar las transcripciones sin procesar eliminando las palabras de relleno, corrigiendo las autocrificaciones, aplicando puntuación y capitalización, y convirtiendo los números, fechas y direcciones de correo electrónico hablados en formato escrito. S1-mini se ha afinado a partir de Qwen/Qwen3-0.6B y tiene 596 millones de parámetros únicos, con 28 capas y soporte para GQA. El modelo está limitado al inglés en su primera versión y requiere una instrucción del sistema fija, una línea de control y una transcripción sin procesar para la entrada. Soporta cuatro opciones de estilo, dos formatos estructurales y dos configuraciones contextuales, con todas las combinaciones entrenadas. Superwhisper informa de una precisión de tokens del 94,8 % en un conjunto de prueba de 7.519 casos, con una tasa de error de edición de texto del 11,6 %. El modelo también funciona bien en el formato de correo electrónico, identificando líneas de saludo en un 99,3 % de los casos y despedidas en un 97,9 % de los casos. Coincide con la estructura de salida correcta en un 97,6 % de los casos y genera direcciones de correo electrónico exactas en un 92 % de los casos. El modelo está limitado en su funcionalidad, ya que no añade contenido, corrige hechos ni reescribe dialectos. También devuelve una cadena vacía para la entrada de relleno únicamente. S1-mini requiere configuraciones específicas, incluida la desactivación del modo de pensamiento y la decodificación codiciosa, para garantizar un rendimiento óptimo. El modelo forma parte de la familia S1, que incluye S1-Voice, un modelo de transcripción de voz basado en la nube, y S1-Language, un modelo de seguimiento de instrucciones para la limpieza y el formato. S1-Voice consigue velocidades de transcripción hasta 46 veces más rápidas que el tiempo de habla, con una tasa de error de palabras del 6,8 % en ocho conjuntos de datos, incluidos LibriSpeech, donde baja al 2,2 %. S1-Language está disponible junto con los modelos de Anthropic, OpenAI y Groq en el selector de modelos. Superwhisper también destaca la importancia de utilizar el formato de entrada y la configuración correctos para evitar la degradación o la distorsión de la salida. La empresa anima a los usuarios a explorar los pesos del modelo y los detalles técnicos para obtener más información.
Binance, el intercambio de criptomonedas más grande del mundo con más de 300 millones de usuarios registrados, ha lanzado una nueva plataforma llamada Agent OS que permite a los agentes de IA analizar los mercados financieros y ejecutar operaciones en nombre de los usuarios. La plataforma integra las herramientas existentes de Binance, incluidos las APIs, los servicios de billetera y el Protocolo de Contexto del Modelo (MCP), y admite aplicaciones de IA como ChatGPT y Codex de OpenAI, Claude Code de Anthropic y Cursor. Los usuarios conservan el control sobre lo que pueden acceder y hacer los agentes de IA, con permisos granulares y subcuentas que actúan como una medida de seguridad para los fondos. Jeff Li, vicepresidente de producto de Binance, enfatizó que los usuarios tienen el poder de establecer límites y administrar el acceso, y que las subcuentas están configuradas para bloquear los retiros para crear un entorno de prueba para la actividad del agente. Binance no impone un límite de negociación separado para los agentes de IA, lo que significa que la cantidad transferida a una subcuenta sirve como límite. La plataforma también permite a los agentes de IA interactuar con los pagos y las actividades en la cadena mediante la integración x402 de Binance y la billetera Agentic, con límites de transacción diarios establecidos por la empresa. Binance no es la única en esta iniciativa, ya que otros intercambios como Kraken, Coinbase y OKX también han lanzado plataformas similares para agentes de IA. Este movimiento marca el primer paso de Binance para crear un ecosistema más amplio para las aplicaciones impulsadas por la IA en los mercados de criptomonedas y tradicionales.
Slack ha anunciado el lanzamiento de Slack Code, una nueva función que permite a los equipos colaborar en tareas de codificación utilizando agentes de IA. La plataforma introduce canales dedicados donde los usuarios pueden trabajar juntos con asistentes de IA como Claude de Anthropic o Devin de Cognition. Estos canales están diseñados para agilizar el proceso de codificación eliminando la necesidad de cambiar entre varias herramientas y conversaciones. La función incluye canales de código abiertos y específicos del proyecto con pestañas de usuario dedicadas, así como herramientas que comparan los cambios de código y muestran la salida HTML antes de que se finalice un proyecto. Slack describe la funcionalidad como una forma de permitir a los usuarios etiquetar a un agente de codificación cuando tengan una idea o necesiten crear una nueva función, actualizar una página web o solucionar un error. El agente crea entonces un canal de código para gestionar la tarea. El lanzamiento de Slack Code marca un paso significativo en la integración de la IA en los flujos de trabajo colaborativos, ofreciendo a los desarrolladores un entorno más unificado para la codificación y la gestión de proyectos.
Google ha anunciado una gama de nuevas herramientas de estudio con IA integradas en sus plataformas de Búsqueda y Gemini, con el objetivo de posicionar a Gemini como un asistente de IA ideal para los estudiantes. Las herramientas incluyen visualizaciones interactivas, simulaciones 3D, un centro dedicado para estudiantes y cuestionarios de práctica personalizados. Estas funciones son parte de la estrategia más amplia de Google para competir con empresas como OpenAI y startups educativas como Knowt y Gauth, que también ofrecen herramientas de aprendizaje. En la función de Búsqueda, los estudiantes ahora pueden generar visualizaciones interactivas para comprender temas complejos, como la escala de pH, y hacer preguntas de seguimiento para obtener respuestas de IA personalizadas. La plataforma también permite a los usuarios crear cuestionarios personalizados sobre varios temas, incluidos la ciencia, las matemáticas y las humanidades. En las próximas semanas, Lens introducirá una experiencia de aprendizaje interactiva donde los estudiantes pueden subir fotos de su trabajo para obtener explicaciones e indicaciones de IA. Además, los estudiantes pueden utilizar la función de Búsqueda para generar documentos de estudio a partir de archivos cargados, como PDF y notas manuscritas. Gemini también ofrecerá informes de investigación de varios pasos y simulaciones 3D para ayudar a los usuarios a visualizar temas como la estructura del ADN. Un centro dedicado dentro de la aplicación Gemini centralizará todas las herramientas de aprendizaje, lo que permitirá a los usuarios crear cuadernos de estudio, tarjetas de memoria y realizar cuestionarios de práctica.
OpenAI ha introducido un nuevo complemento de Apple Messages para ChatGPT, que permite a los usuarios conectar su bandeja de entrada de mensajes con el chatbot. Esta integración permite a los usuarios ordenar, analizar y editar sus mensajes directamente a través de ChatGPT, con un soporte adicional para Codex y ChatGPT Work para uso profesional. El complemento también permite a los usuarios solicitar mensajes de seguimiento, eliminar mensajes, redactar y enviar mensajes en su nombre o buscar en su historial de mensajes. OpenAI ha enfatizado que el complemento funciona localmente en el dispositivo del usuario y no crea un índice de todos los mensajes, aunque los detalles de esta afirmación siguen siendo poco claros. La empresa también aconseja a los usuarios que supervisen las acciones de ChatGPT y eviten habilitar la aprobación persistente, lo que eliminaría el paso de revisión final antes de enviar mensajes. En un desarrollo separado, una venta flash ofrece actualmente un descuento de $100 en las entradas de Disrupt 2026, con un descuento de $300 disponible por tiempo limitado. TechCrunch ha contactado a OpenAI para obtener más aclaraciones sobre las implicaciones de privacidad de la nueva función.
Google está a punto de lanzar una nueva función para su feed Discover, que permitirá a los usuarios personalizar sus recomendaciones de contenido a través de una interfaz de chatbot impulsada por IA. La actualización, que se espera que se lance en los próximos días a través de la aplicación Google, permitirá a los usuarios describir sus preferencias, que la IA utilizará para ajustar el feed en consecuencia. La función también recordará estas preferencias para futuras visitas. Los usuarios pueden acceder a la opción a través del menú de tres puntos dentro del feed Discover. Como se demuestra en un vídeo compartido por Google, la interfaz de estilo de chatbot animará a los usuarios a describir sus intereses, confirmar sus elecciones y especificar los tipos de contenido que priorizarán. Los usuarios también tienen la capacidad de proporcionar información adicional si la entrada inicial no se comprende por completo. La actualización representa un importante paso en los esfuerzos de Google para mejorar la experiencia del usuario a través de la personalización impulsada por IA. Lea la historia completa en The Verge.
Google ha presentado una nueva función diseñada para ayudar a los editores que han sufrido una disminución del tráfico del sitio web debido a los cambios en la búsqueda impulsados por la IA. La herramienta permite a los lectores marcar el sitio web de un editor como una 'fuente preferida', lo que hará que aparezca con más frecuencia en Google Search, Discover y Google News. Este botón interactivo 'Fuentes preferidas' ya está disponible para que los editores lo incorporen en sus propios sitios web. La iniciativa se produce tras la implementación de las Fuentes preferidas en mayo, inicialmente integradas en las experiencias de IA de Google, como AI Mode y AI Overviews. La función permite a los usuarios seleccionar más de 345.000 fuentes únicas desde su lanzamiento. Los editores pueden añadir sus sitios como fuentes preferidas visitando la página de preferencias de fuentes de Google y buscando por nombre o sitio web. Google afirma que convertirse en una fuente preferida puede aumentar las tasas de clics hasta en un 50%. Además del nuevo botón, Google está introduciendo una función que permite a los usuarios personalizar su feed de Discover especificando los temas que quieren ver más o menos utilizando comandos de lenguaje natural. Los usuarios de Android también podrán personalizar sus briefings diarios de audio en la aplicación Google News. Google no es el único en este enfoque, ya que varias plataformas de redes sociales han lanzado recientemente algoritmos controlados por el usuario para la personalización del contenido. Esta acción forma parte de los esfuerzos de Google para mitigar el impacto de las funciones de búsqueda impulsadas por la IA en las empresas dependientes del tráfico.
