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Investigadores de Stanford y del Arc Institute han utilizado inteligencia artificial para diseñar virus funcionales que no existen en la naturaleza, en lo que supone una de las primeras demostraciones de genomas completos generados por modelos de lenguaje y capaces de funcionar en laboratorio.

El equipo empleó los modelos genómicos Evo 1 y Evo 2, entrenados con millones de secuencias biológicas, para crear nuevas versiones del bacteriófago Phi X174, un virus muy estudiado que infecta exclusivamente a la bacteria E. coli.

Los investigadores generaron cientos de diseños y sintetizaron 285 bacteriófagos candidatos. De ellos, 16 resultaron viables y algunos consiguieron reproducirse más rápido que el virus natural utilizado como referencia. Varias de las variantes presentaban además suficientes diferencias genéticas como para poder considerarse potencialmente nuevas especies.

El experimento también mostró una posible aplicación médica. Una combinación de los virus diseñados por IA consiguió eliminar cepas de E. coli que habían desarrollado resistencia frente al bacteriófago original, lo que refuerza el potencial de estas técnicas para desarrollar nuevas terapias contra infecciones resistentes a los antibióticos.

Los investigadores introdujeron importantes medidas de seguridad durante el trabajo. Los modelos no fueron entrenados con virus capaces de infectar a seres humanos, animales o plantas, y el experimento se limitó a bacteriófagos que atacan bacterias.

Aun así, el avance plantea importantes interrogantes. La misma capacidad que permite diseñar virus útiles contra bacterias resistentes podría, en otras condiciones y con otros datos de entrenamiento, utilizarse para generar agentes biológicos más peligrosos. El hecho de que modelos como Evo 2 sean de código abierto añade además presión para desarrollar sistemas de evaluación, controles de acceso y estándares de bioseguridad capaces de evolucionar al mismo ritmo que estas herramientas.

El trabajo demuestra así una doble realidad: la IA generativa empieza a ser capaz de diseñar sistemas biológicos completos y funcionales, abriendo nuevas posibilidades para la medicina y la biotecnología, pero también obligando a reforzar rápidamente los mecanismos de bioseguridad y gobernanza antes de que estas capacidades sean todavía más potentes y accesibles.

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OpenAI va a retirar los límites de mensajes en los chats de texto de ChatGPT para todos los usuarios, incluidas las cuentas gratuitas. El cambio comenzará a aplicarse la próxima semana, aunque seguirán existiendo restricciones independientes para funciones como archivos, imágenes, voz y generación de imágenes.

La novedad llega coincidiendo con otro cambio importante en la gama de modelos: GPT-5.6 Luna sustituirá a GPT-5.5 como modelo predeterminado para los planes Free y Go. Luna incorpora además un nuevo botón Think, pensado para activar un razonamiento más profundo cuando la consulta lo requiera.

Según las pruebas internas de OpenAI, GPT-5.6 Luna comete un 62% menos de errores factuales que GPT-5.5 Instant, aunque se trata de una métrica evaluada por la propia compañía.

La eliminación de los límites de texto se produce además en un momento de fuerte crecimiento para ChatGPT, que ya habría superado los 1.000 millones de usuarios semanales. Con este movimiento, OpenAI busca reducir una de las principales diferencias entre las cuentas gratuitas y las de pago en el uso cotidiano, reservando las limitaciones principalmente para las funciones con mayor coste computacional.

Anthropic está formando un equipo interno dedicado al diseño de chips de inteligencia artificial, un movimiento con el que busca optimizar conjuntamente el hardware y sus modelos para que Claude funcione de forma más rápida y eficiente a gran escala.

La compañía ya está contratando ingenieros especializados en diseño de silicio y ha publicado puestos con salarios de entre 320.000 y 485.000 dólares. El objetivo no es sustituir inmediatamente a sus proveedores actuales, sino añadir una nueva capa a su estrategia de infraestructura. Anthropic seguirá apoyándose en compañías como Amazon, Google, Nvidia y AMD, dentro de lo que define como un enfoque multichip.

El paso llega en plena carrera de las grandes compañías de IA por asegurarse capacidad de computación suficiente y reducir unos costes de infraestructura que siguen siendo enormes. Diseñar un acelerador avanzado puede requerir inversiones cercanas a los 500 millones de dólares, pero disponer de hardware propio permitiría, en teoría, adaptar mucho mejor los chips a las necesidades específicas de los modelos de Anthropic y rebajar el coste de inferencia a largo plazo.

La empresa también estaría estudiando posibles socios industriales. Samsung ha aparecido entre los candidatos para participar en la fabricación de futuros chips, mientras que Anthropic mantiene una fuerte relación con Google y prevé utilizar TPUs desarrolladas por Google y Broadcom en nuevas infraestructuras de centros de datos.

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Anthropic ha añadido mensajería entre sesiones en Claude Code, una función que permite que varias instancias del asistente de programación intercambien información mientras trabajan en paralelo.

Hasta ahora, los desarrolladores que utilizaban varias sesiones tenían que trasladar manualmente información de una terminal a otra. Con esta novedad, una sesión puede avisar a otra de un cambio que rompe compatibilidad, comunicar que una prueba ha terminado o compartir un hallazgo necesario para desbloquear otra tarea.

La función permite así coordinar trabajo entre repositorios, ramas o worktrees distintos, manteniendo al mismo tiempo separados el contexto y los permisos de cada sesión. Esto es importante porque cada agente conserva su propio entorno de trabajo y sus propias restricciones, aunque pueda enviar actualizaciones al resto.

La mensajería entre sesiones funciona de forma local en macOS, Linux y WSL 2 y está pensada especialmente para flujos en los que varios agentes de Claude Code trabajan simultáneamente sobre partes diferentes de un proyecto.

En la práctica, el cambio acerca Claude Code a un modelo de desarrollo más distribuido: varios agentes independientes pueden repartirse tareas, compartir decisiones y coordinar su progreso sin que el usuario tenga que actuar continuamente como intermediario.

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