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Microsoft lleva el harness de Copilot a Foundry Agent Service
Microsoft presentó el harness de Microsoft Copilot en Foundry Agent Service. Microsoft afirma que el equipo de ingeniería de GitHub creó un harness multimodelo de primer nivel, que ahora ha implementado en todos sus productos, y que la versión de Foundry permite a los desarrolladores crear agentes sin tener que reconstruir la capa de ejecución. Según Microsoft, el harness se encarga de la orquestación, las herramientas, el contexto y los controles, para que los desarrolladores puedan centrarse en las capacidades y los resultados de sus agentes. Microsoft publicó un video de demostración y una entrada en el blog de Foundry.
Vercel AI Gateway añade 14 modelos de ElevenLabs, con un 50 % de descuento hasta el 9 de noviembre
Vercel afirma que ya hay 14 modelos de ElevenLabs disponibles en AI Gateway, su endpoint unificado para proveedores de modelos, con un 50 % de descuento hasta el 9 de noviembre. Entre ellos, Vercel enumera agentes de voz en tiempo real, música, efectos de sonido, diálogos con varias voces, voz en streaming mediante WebSockets y conversión de voz a texto.HarnessAgent de Vercel ahora acepta imágenes como entrada
Vercel afirma que HarnessAgent ahora admite imágenes como entrada en todos los adaptadores de harness. Puedes pasar imágenes junto con texto en el formato de mensajes estándar de AI SDK y, según Vercel, el modelo de visión subyacente de cada harness se encarga del resto. Los detalles están en la entrada del registro de cambios de Vercel.Parallel lanza Decisions API, que basa los modelos de decisión en datos web actuales por $0.001 por solicitud
Parallel anunció Decisions API en X el 27 de octubre y afirma que ya está disponible. La describe como «el primer motor de decisiones basado en la web»: los modelos de decisión, como Jev, responden al instante, pero no cuentan con la actualidad de las noticias recientes; la nueva API combina ambas cosas en una sola llamada. Esa afirmación es de Parallel.
Logan Graham, de Anthropic, corrige la versión de The Washington Post sobre la intrusión en Cathedral
Logan Graham, de Frontier Red Team de Anthropic, publicó el 26 de octubre en X algunas correcciones a la noticia de The Washington Post y a las reacciones que generó. La noticia afirmaba que los agentes de IA de una startup de seguridad habían accedido a los sistemas de Anthropic en menos de 12 horas. Estas son sus declaraciones, no un anuncio de Anthropic:Cloudflare afirma que un desajuste de configuración de GLM 5.3 en Workers AI expuso páginas de caché KV entre solicitudes
Cloudflare publicó el 26 de octubre un informe sobre la divulgación y las medidas correctivas. Según explicó, un desajuste de configuración de GLM 5.3 (@cf/zai-org/glm-5.3) en Workers AI activó un error en SGLang, el motor de inferencia, que expuso páginas de caché KV entre solicitudes. La divulgación se coordinó con una publicación de SGLang.Las evaluaciones AgentEnv de Scale AI ya se pueden ejecutar en Vercel Sandbox
Vercel afirma que ahora puedes ejecutar las evaluaciones AgentEnv de Scale AI Labs en Vercel Sandbox. Le das una tarea a un agente, la ejecutas en un entorno aislado y compruebas cómo le fue. Vercel publicó una entrada en el registro de cambios y una guía de configuración en la documentación de Sandbox.Los comandos de Vercel Sandbox ahora admiten stdin
Vercel afirma que los comandos que se ejecutan en Vercel Sandbox ahora pueden recibir datos por stdin. Esto permite enviar datos a herramientas CLI en ejecución y a servidores MCP de stdio, como agent-browser, dentro de un sandbox. Los detalles están en la entrada del registro de cambios de Vercel.La API de Gemini ahora almacena por defecto las solicitudes de Generate Content en el plan de pago
El registro de cambios de la API de Gemini de Google indica que, en los proyectos nuevos que usan la API Generate Content (generateContent, streamGenerateContent y batchGenerateContent) con el plan de pago, las solicitudes ahora se almacenan por defecto (store=true), al igual que en la API Interactions. Los proyectos existentes conservan su configuración actual.Washington Post reports a security startup's AI agents got into Anthropic's internal systems in under 12 hours
Elizabeth Dwoskin of The Washington Post posted on October 26 an exclusive saying that a group of former DOGE cyber researchers used AI agents to penetrate Anthropic's systems in less than 12 hours, including Slack channels where the company's most sensitive models are discussed. Her post ties the story to a recent charge by Anthropic whistleblower Joseph Coxon.Together AI ofrece MiniMax M3.1 Flash para el postentrenamiento
Together AI afirma que MiniMax M3.1 Flash ya está disponible para el postentrenamiento en su plataforma. Según Together, los usuarios pueden ejecutar ajuste fino supervisado (SFT) o aprendizaje por refuerzo (RL) con sus propios datos, recompensas y entornos, mientras mantienen el ciclo de entrenamiento en su propio código Python.Un vendedor afirma tener la base de datos de usuarios y las claves API de OpenRouter; OpenRouter no encuentra pruebas
La cuenta de inteligencia sobre amenazas DailyDarkWeb informó el 25 de octubre que un vendedor de un foro clandestino afirma ofrecer una base de datos vinculada a openrouter.ai. Según la cuenta, el vendedor afirma que contiene:Investigadora publica 11 vulnerabilidades sin parchear en Tailscale y headscale, la mayoría en Tailscale SSH
Erica Windisch, de Cyberdione Labs, publicó 11 hallazgos bajo el nombre Tailworm (tailworm.com) sin divulgación coordinada, por lo que el proveedor no tuvo tiempo de aplicar parches primero. Hasta el 25 de octubre no se habían comunicado parches ni CVE.
SGLang afirma que ya iguala al motor DeepInfer de DeepSeek en DeepSeek-V4.1-Flash
El proyecto SGLang afirma que su motor de inferencia ya iguala a DeepInfer, el motor de DeepSeek, tanto en prefill como en decode para DeepSeek-V4.1-Flash. Unas horas después de que vLLM hiciera una afirmación similar, SGLang informó de un rendimiento de prefill de hasta 1,04× el de DeepInfer con 4× GB300 y 4× B300, y de un rendimiento de decode de hasta un 7,4 % con 64× GB300.
vLLM afirma que ahora iguala al motor DeepInfer de DeepSeek en DeepSeek-V4.1-Flash
El proyecto vLLM afirma que su motor de inferencia ahora iguala a DeepInfer, el motor propio de DeepSeek para DeepSeek-V4.1-Flash, con la configuración de decodificación de DeepSeek para tamaños de lote de 8 a 256. Según el proyecto, lo consigue con DEP32 (atención paralela de datos con paralelismo de expertos en 32 GPU), frente a la configuración EP64DP64 de DeepInfer.