Many employees are using AI to create ‘workslop’ • The Register Remember when AI was supposed to make us more productive, not hate each other? Workers are getting lazy about using AI to do their jobs for them, and the results are both costly and increasing distrust in the workplace.
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Spotify está lidiando con una avalancha de canciones hechas con IA. Así que ha decidido reaccionar para marcar los límites www.xataka.com/robotica-e-ia/spotify-esta-lidiando-avalancha-canciones-hechas-ia-asi-que-ha-decidido-reaccionar-para-marcar-limites
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Seguir leyendo«La mejora más bestia de NotebookLM»
Los que me conocéis sabéis que NotebookLM es una de mis herramientas de IA favoritas. Y es cierto que no puedo señalar todas las actualizaciones, pero esta sí destaca. Resumiendo (gracias, Perplexity): Mejoras clave en NotebookLM Se puede personalizar desde cero la instrucción para crear cualquier tipo de documento: informes,
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Pour l’IA et la BI, une alliance standardise les modèles sémantiques – Le Monde Informatique www.lemondeinformatique.fr/actualites/lire-pour-l-ia-et-la-bi-une-alliance-standardise-les-modeles-semantiques-97964.html
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AI coding hype overblown, Bain shrugs • The Register Tried by two-thirds of firms, ignored by most devs, and productivity barely moved www.theregister.com/2025/09/23/developers_genai_little_productivity_gains/
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[20/9/25] Las alucinaciones de la IA: un límite matemático, no un error de ingeniería wwwhatsnew.com/2025/09/20/las-alucinaciones-de-la-ia-un-limite-matematico-no-un-error-de-ingenieria/ Por qué los modelos «alucinan». Tres razones matemáticas fundamentales por las cuales estos errores ocurren: Incertidumbre epistémica: cuando la información aparece con muy poca frecuencia en los datos de entrenamiento, el modelo no puede aprenderla correctamente.
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OpenAI: los modelos de IA pueden engañarnos deliberadamente para cumplir sus propios objetivos | WIRED La investigación de OpenAI sugiere que los modelos de IA pueden evaluar su entorno, prever las posibles consecuencias de sus acciones y tomar caminos que no necesariamente se alineen con sus objetivos iniciales. Aunque hoy
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