Las nuevas obligaciones permitirán que los usuarios configuren un asistente de IA alternativo como predeterminado y lo activen mediante un comando de voz equivalente al tradicional "Hey Google".

Los asistentes de terceros también podrán ejecutar acciones dentro de aplicaciones instaladas en el dispositivo, accediendo a funciones del sistema que hasta ahora estaban reservadas para los servicios de Google.

Además, Google deberá compartir con competidores determinados datos anonimizados de búsquedas y clics procedentes de Google Search, con el objetivo de reducir las ventajas derivadas de su posición dominante.

Google se ha opuesto a la decisión, argumentando que conceder permisos de bajo nivel a aplicaciones externas podría eludir las protecciones de seguridad integradas en Android y aumentar significativamente los riesgos para la privacidad y la seguridad de millones de usuarios europeos.

Codex Micro incorpora "Agent Keys", teclas iluminadas que cambian de color para mostrar en tiempo real el estado de los agentes, indicando decisiones pendientes, errores, actualizaciones o tareas completadas. El dispositivo estará disponible en versiones Clicky y Silent.

El teclado incluye un joystick para alternar entre tareas como revisión de código o depuración (debugging), además de un dial que permite ajustar el nivel de razonamiento del agente y teclas dedicadas para hablar por voz (push-to-talk), aceptar o rechazar acciones propuestas por la IA.

El paquete, con un precio de 230 dólares, incluye el cable de conexión, garantía, soporte técnico y un conjunto de 32 iconos intercambiables para personalizar las funciones asignadas a cada tecla.

OpenAI aclaró que Codex Micro no forma parte de la línea de hardware liderada por Jony Ive, cuyo primer producto sería un altavoz inteligente con IA. En su lugar, el dispositivo se comercializa como un accesorio para desarrolladores a través de la tienda Supply Co. de OpenAI.

Inkling ofrece un rendimiento destacado en tareas como diseño web mediante agentes, seguimiento de instrucciones y razonamiento matemático, aunque todavía se sitúa por detrás de algunos de los principales modelos abiertos desarrollados por laboratorios chinos.

El modelo incorpora un selector de esfuerzo de razonamiento, que permite equilibrar profundidad de análisis y coste computacional. En una de las pruebas de programación, Inkling igualó el rendimiento de Nemotron utilizando solo un tercio de los tokens.

Las empresas podrán personalizar y afinar el modelo mediante Tinker, la plataforma de entrenamiento de Thinking Machines Lab, mientras que los desarrolladores también podrán descargar Inkling desde Hugging Face.

Con este lanzamiento, Thinking Machines Lab se convierte en uno de los pocos laboratorios estadounidenses que apuesta por un modelo abierto de última generación, en un momento en el que gran parte del liderazgo en modelos open-weight corresponde a compañías chinas tras el giro de Meta hacia modelos más cerrados.

AIDE² utiliza dos ciclos conectados: un agente se dedica a resolver problemas de investigación, mientras que un segundo analiza continuamente el rendimiento del primero y modifica la estrategia de búsqueda para encontrar mejores soluciones.

Durante un experimento de ocho días, el sistema generó y evaluó 100 modificaciones de su propio proceso de investigación. Solo siete fueron conservadas, descartando automáticamente aquellas que no mejoraban los resultados.

Las dos mejores versiones obtenidas superaron al sistema diseñado manualmente por los investigadores en los tres benchmarks evaluados, que incluían tareas de predicción meteorológica basada en modelos físicos y problemas de ingeniería.

Los investigadores también observaron una reducción en los comportamientos de "gaming" o manipulación de los benchmarks. La proporción de pruebas en las que el agente intentó optimizar la puntuación sin resolver realmente la tarea cayó del 63% al 34%, mientras que la versión desarrollada manualmente registró un 42%.

Aunque los autores consideran que se trata de una de las primeras demostraciones de automejora recursiva (recursive self-improvement) en agentes de IA, señalan que el experimento se realizó en un entorno controlado y que aún está lejos de representar una mejora autónoma generalizada de los modelos de inteligencia artificial.

Apple mantiene conversaciones con bancos de inversión y varias startups especializadas en semiconductores para identificar posibles objetivos de adquisición que refuercen su capacidad en hardware para IA.

La decisión llega después de los problemas detectados en sus actuales servidores de IA, basados en los procesadores M2 Ultra, y de los retrasos sufridos por Baltra, el chip de nueva generación destinado a sus centros de datos, cuyo lanzamiento habría superado la fecha inicialmente prevista para 2026.

Una adquisición de gran tamaño supondría un cambio de estrategia para Apple, que históricamente ha preferido comprar compañías pequeñas e integrar su tecnología de forma gradual.

En los últimos meses, Apple ya reforzó su apuesta por la IA con la adquisición de la empresa israelí Q.ai, valorada en torno a 2.000 millones de dólares, y mantuvo conversaciones con la startup especializada en aceleradores de IA PrismML como parte de su estrategia para ampliar sus capacidades en chips para inteligencia artificial.