Noticia de Gate News: El 17 de marzo, QVAC Fabric, subsidiaria de Tether, lanzó el primer marco de microajuste LoRA multiplataforma a nivel mundial dirigido a BitNet de Microsoft (LLM de un bit), reduciendo significativamente los umbrales de memoria de video y poder de cómputo para el entrenamiento de grandes modelos. El marco admite microajuste LoRA e aceleración de inferencia en Intel, AMD, Apple Silicon serie M y GPU móviles (incluyendo Adreno, Mali y Apple Bionic).

David Cramer, cofundador de Sentry, expresó que los grandes modelos de lenguaje no han mejorado la productividad, sino que han generado código más complejo que ralentiza la velocidad de desarrollo. Cuestiona el enfoque de generación automática de código, argumentando que la calidad de los resultados es deficiente, especialmente en el desarrollo incremental y la consistencia de estilo. Señala basándose en su experiencia personal que la construcción de software sigue siendo difícil, y que los cambios psicológicos han afectado sus contribuciones.

El Instituto de Telecomunicaciones de China (CAICT) y equipos universitarios descubrieron una vulnerabilidad de inyección de comandos impulsada por LLM en el módulo bash-tools del marco de código abierto OpenClaw durante su auditoría. Los atacantes pueden ejecutar comandos remotos inducidos para realizar ataques de ejecución de código remoto y robo de datos. Se ha iniciado el proceso de divulgación de vulnerabilidades y se han presentado recomendaciones de corrección.

Xie Saining criticó en una entrevista la actual línea de desarrollo de IA dominada por grandes modelos de lenguaje, argumentando que limita el aprendizaje de la IA sobre el mundo real, y enfatizó las ventajas de los modelos del mundo. Él cree que crear agentes inteligentes capaces de sobrevivir en la realidad es más desafiante, mencionando que AMII Labs se enfoca en la recopilación de datos reales e planea lanzar gafas inteligentes de IA y robots en el futuro.

La subred Bittensor Templar completó el preentrenamiento del modelo de lenguaje descentralizado Covenant-72B de 72 mil millones de parámetros el 10 de marzo. El modelo mostró un desempeño excepcional en la prueba MMLU, superando múltiples modelos de línea base centralizados. El proyecto atrajo la colaboración de más de 70 nodos, y todos los pesos y puntos de control se han publicado bajo la licencia Apache. Impactado por esta noticia, Bittensor y su token experimentaron aumentos generalizados.

OpenClaw lanzó la versión v2026.3.8 el 8 de marzo, que incluye funciones como copia de seguridad del estado local, transcripción automática en Modo Hablar y modo LLM Context para búsqueda en Brave, además de corregir varios problemas. En total, participaron 43 contribuyentes en el desarrollo.

El equipo de investigación de la ETH Zurich probó la capacidad de consenso bizantino del Agente LLM, y descubrió que incluso sin nodos maliciosos, la tasa de consenso efectiva es solo del 41.6%. A medida que aumentan los nodos, la dificultad para alcanzar un acuerdo se incrementa, y la situación empeora aún más con la incorporación de nodos maliciosos. La conclusión del estudio señala que, en su estado actual, el Agente LLM no es confiable en términos de consenso fiable, y la implementación descentralizada debe abordarse con precaución.

El fundador de Eureka Labs, Andrej Karpathy, lanzó el 8 de marzo el proyecto de código abierto autoresearch, que adopta el modelo de "humano escribe Markdown, IA escribe código". Permite a los desarrolladores definir las direcciones de investigación a través de program.md y que la IA optimice el código de forma autónoma. Se pueden realizar aproximadamente 12 experimentos por hora, y en 83 experimentos realizados, 15 mostraron mejoras efectivas. El proyecto está basado en GPU de NVIDIA y PyTorch, ha sido probado en H100 y sigue la licencia MIT.

Clawnch y Bankr alcanzan una cooperación estratégica, Bankr se convertirá en la plataforma subyacente para Clawnch y su emisión de tokens. Además, la puerta de enlace LLM de Bankr será una parte central del nuevo proyecto de Clawnch, OpenClawnch. Esta colaboración tiene como objetivo fortalecer la infraestructura de Clawnch, y las tarifas de emisión del proyecto se ajustarán de manera moderada.

Minara ha lanzado Minara Skill v2, mejorando la capacidad de finanzas digitales del Agente AI, soportando gestión de activos en múltiples cadenas, depósitos con tarjeta de crédito y otras funciones, además de lograr transacciones sin gas, reduciendo la barrera de entrada. Al mismo tiempo, integra LLM local para mejorar la privacidad en conversaciones y la toma de decisiones de trading.