Investigadores del Instituto GAIR y la Universidad Jiao Tong de Shanghái han presentado *Context Engineering 2.0*, un marco teórico que reinterpreta el papel del contexto en la inteligencia artificial. El estudio, liderado por Pengfei Liu, sostiene que el avance de los agentes inteligentes depende de su capacidad para procesar y “entender” el contexto humano, desde la intención hasta el entorno. Esta nueva disciplina busca reducir la brecha entre la cognición humana y la máquina, con aplicaciones en agentes autónomos, interfaces naturales y sistemas capaces de inferir necesidades sin instrucciones explícitas.

Investigadores de Canadá y Japón han presentado la Darwin Gödel Machine, un sistema de inteligencia artificial capaz de mejorar su propio diseño de forma autónoma. Inspirada en la evolución biológica y en teorías matemáticas, esta máquina ha logrado superar a agentes humanos en tareas de programación, lo que podría suponer un avance decisivo hacia una IA que evoluciona sin intervención humana. La DGM combina la idea teórica de las máquinas Gödel con un enfoque evolutivo más pragmático.