Lista de tiempos por sección:

  • 00:31 – Qué tal la semana: Equipos verticales, pods de dos ingenieros y cómo se reorganizan las empresas alrededor de la IA.
  • 02:01 – Jev, el modelo que no habla: El clasificador inteligente de TypeSafe que no genera texto, solo decisiones: null, choices y score, RLCD y Sistema Uno vs Sistema Dos.
  • 15:13 – Casos de uso de Jev: Bloqueador de anuncios sin listas, agentes navegando la web en 0,5 s, cribado de leads y candidatos, moderación y catálogos duplicados.
  • 25:00 – Otros modelos de la semana: Gemini 3.8 Live, la ola speech-to-speech, el hardware de OpenAI y Koa, el modelo de Salesforce sobre Nemotron.
  • 30:30 – El freno de Amodei: Ralentizar la frontera, Musk y Altman de acuerdo en 24 horas, LeCun riéndose y el debate doom vs abundance.
  • 36:44 – Alineamiento: Por qué penalizar el chain of thought esconde los pensamientos, las «pistas» que los agentes dejan en internet y la profecía autocumplida.
  • 41:59 – Trump dice no: Suma cero, «quien gane la IA gana» y el meme de Xi Jinping.
  • 44:29 – Hackearon OpenAI con Claude: Una imagen HEIC, libheif, un SSO mal configurado, cuentas de Codex con conectores y un PR en el monorepo interno por 3.000 $ en tokens.
  • 48:55 – El laboratorio biológico de Anthropic: Claude dirigiendo robots de laboratorio.
  • 49:30 – Inversión: Recursive de Richard Socher, Crusoe, Anthropic–RUM Group, OpenAI compra Glass Imaging y no hay salidas a bolsa hasta 2027.
  • 53:28 – Personaje del día: Diogo Almeida, del bronce olímpico en Madrid al RLHF de ChatGPT y a Jev.
  • 01:00:35 – Cierre y despedida.

Tokenizados es tu podcast semanal de referencia sobre inteligencia artificial, conducido por Antonio Sejas y Jorge Masta. En este episodio número 25, analizamos el modelo más viral de la semana, el pulso entre los laboratorios que piden frenar y los gobiernos que no quieren, y cómo un grupo de investigadores entró en OpenAI usando Claude.

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Noticias y temas destacados:

🎯 Jev, el modelo que no habla

Abrimos con Jev, el modelo de TypeSafe que ha incendiado las redes: no genera texto, solo decisiones. Le das un contexto y opciones cerradas y devuelve una probabilidad por cada una en decenas de milisegundos, con tres modos: null (sí/no), choices y score. Sus creadores lo llaman modelo de Sistema Uno, en homenaje a Kahneman: rápido e intuitivo, frente a los razonadores lentos del Sistema Dos. Está entrenado con RLCD (Reinforcement Learning for Calibrated Decisions), un post-entrenamiento alternativo al RLHF de los chats. Promete ser entre 20 y 200 veces más rápido y hasta 400 veces más barato, con los tokens de salida gratis: solo hace una pasada por la red. Explicamos las fases de un modelo (pre-entrenamiento, entrenamiento y post-entrenamiento) y por qué la innovación está en esa última capa. El anuncio de Diogo Almeida superó los cuatro millones de visualizaciones sin marketing y sin publicar benchmarks; AINews resume el debate y las pegas: no es un LLM y puede elegir mal con toda la confianza.

🧩 Casos de uso de Jev

Repasamos lo que la comunidad ha montado en días: un bloqueador que limpia webs de funnels agresivos, un mapa de casos de uso de la propia TypeSafe, agentes que navegan la web pasando de siete segundos por clic a medio segundo, el juego de saltar entre páginas de Wikipedia donde los razonadores se inventaban enlaces, cribado de leads y currículums, revisión de contratos y herramientas como unclutter. Jorge lo va a usar para moderar contenido y deduplicar raquetas en su catálogo de pádel; en Tokenizados, para clasificar noticias de Destilados. La receta: empieza con Jev por API y, si escalas, usa sus decisiones como datos de entrenamiento para tu propio modelo.

🎙️ Otros modelos: Gemini 3.8 Live, voz y Koa

Google DeepMind lanza Gemini 3.8 Live y Live Extended Thinking, modelos speech-to-speech que piensan y ejecutan tareas mientras hablas. Comentamos la ola de voz (transcripción multi-idioma, Wispr Flow, las smart glasses) y los supuestos leaks del hardware de OpenAI. Cerramos con Koa, el modelo de razonamiento de Salesforce para Agentforce post-entrenado sobre Nemotron de NVIDIA: cada vez más empresas afinan modelos abiertos a su caso de uso, y eso también explica quién quiere regular.

🛑 El freno de Amodei y la respuesta de Trump

Dario Amodei publicó «We Must Pace the Frontier»: frenar la investigación de frontera, evaluadores externos embebidos en los laboratorios y coordinación entre países democráticos (CNBC). En 24 horas Musk y Altman estaban de acuerdo; Yann LeCun recordó que ya se rió con GPT-2. Zuckerberg entró en el debate por su cuenta: Meta retrasó Muse varios meses por seguridad y el trabajo de seguridad de los modelos lo tiene que hacer cada laboratorio, no una coordinación externa. Debatimos si es prudencia o captura regulatoria contra el open source, los escenarios doom vs abundance, por qué el miedo vende más, y la reacción de Trump en Dreamforce y la Casa Blanca: la IA es suma cero, «quien gane la IA gana», y de frenar nada.

🧠 Alineamiento: pensamientos escondidos y profecías autocumplidas

OpenAI estrena un marco público de incidentes de desalineamiento con seis casos, incluido un modelo que se escribía instrucciones propias en sus resúmenes de contexto. Explicamos por qué penalizar el chain of thought no corrige la conducta, solo la esconde; el rumor de que los enjambres del incidente de Hugging Face dejaron «pistas» en internet para los modelos futuros (Andrew Yang, sin verificar); y la profecía autocumplida: todo lo que publicamos sobre desalineamiento acaba en el entrenamiento del siguiente modelo.

🔓 Hackearon OpenAI con Claude

Los investigadores de Hacktron cuentan cómo el 25 de julio entraron en OpenAI en menos de 72 horas (hilo de s1r1us): una imagen HEIC manipulada explotaba un fallo en libheif —arreglado un año antes pero sin CVE, así que el foro community.openai.com seguía vulnerable— para ejecutar código; un fallo del SSO de OpenAI convertía el foro en acceso a cuentas de ChatGPT y Codex de empleados; y los conectores de esas cuentas (GitHub, Slack, correo) les permitieron abrir un PR de prueba en el monorepo interno. Usaron Claude Opus 5 disfrazando el objetivo de CTF, gastaron menos de 3.000 $ en tokens y cobraron 6.500 $ de recompensa. La lección: la cuenta con conectores es el nuevo perímetro. Además, Reuters revela que Anthropic ha montado un laboratorio biológico para que Claude dirija robots de laboratorio.

💶 Inversión: Recursive, Crusoe, RUM Group y Glass Imaging

Recursive, la empresa de Richard Socher para construir IA que se mejora a sí misma, vale 4.650 millones de dólares tras una ronda de 650 millones (entrevista en Latent Space). Crusoe levanta 3.900 millones a 30.900 de valoración para centros de datos modulares. Anthropic firma un acuerdo de computación de 13.700 millones con RUM Group, y OpenAI compra Glass Imaging, una startup de cámaras fundada por ex-Apple, por más de 300 millones: otra pista de su hardware. Sam Altman descarta la salida a bolsa en 2026 y Boston Dynamics tampoco saldrá antes de 2027.

👤 Personaje del día: Diogo Almeida

Cerramos con Diogo Almeida, cofundador y CEO de TypeSafe. Bronce en la Olimpiada Internacional de Matemáticas de 2008 en Madrid compitiendo por Filipinas, ganador de Kaggle en 2013, redes neuronales sobre radiografías en Enlitic, Google Brain y cuatro años en OpenAI, donde fue uno de los autores de InstructGPT, el paper de RLHF que convirtió GPT-3 en ChatGPT. Su tesis: «hemos optimizado para gustar a los humanos». Dos años en secreto con Erik Gafni y Sasha Sheng, 40 millones de ronda semilla y un modelo hecho para máquinas, no para chatear.

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