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La mayoría de las finalidades que se explican en este texto dependen del almacenamiento o del acceso a la información de tu dispositivo cuando utilizas una aplicación o visitas una página web. Por ejemplo, es posible que un proveedor o un editor/medio de comunicación necesiten almacenar una cookie en tu dispositivo la primera vez que visite una página web a fin de poder reconocer tu dispositivo las próximas veces que vuelva a visitarla (accediendo a esta cookie cada vez que lo haga).

La publicidad y el contenido pueden personalizarse basándose en tu perfil. Tu actividad en este servicio puede utilizarse para crear o mejorar un perfil sobre tu persona para recibir publicidad o contenido personalizados. El rendimiento de la publicidad y del contenido puede medirse. Los informes pueden generarse en función de tu actividad y la de otros usuarios. Tu actividad en este servicio puede ayudar a desarrollar y mejorar productos y servicios.

La publicidad que se presenta en este servicio puede basarse en datos limitados, tales como la página web o la aplicación que esté utilizando, tu ubicación no precisa, el tipo de dispositivo o el contenido con el que está interactuando (o con el que ha interactuado) (por ejemplo, para limitar el número de veces que se presenta un anuncio concreto).

  • Un fabricante de automóviles quiere promocionar sus vehículos eléctricos a los usuarios respetuosos con el medioambiente que viven en la ciudad fuera del horario laboral. La publicidad se presenta en una página con contenido relacionado (como un artículo sobre medidas contra el cambio climático) después de las 18:30 h a los usuarios cuya ubicación no precisa sugiera que se encuentran en una zona urbana.
  • Un importante fabricante de acuarelas quiere realizar una campaña publicitaria en Internet para dar a conocer su última gama de acuarelas con la finalidad de llegar tanto a artistas aficionados como a profesionales y, a su vez, se evite mostrar el anuncio junto a otro contenido no relacionado (por ejemplo, artículos sobre cómo pintar una casa). Se detectará y limitará el número de veces que se ha presentado el anuncio a fin de no mostrarlo demasiadas veces.

La información sobre tu actividad en este servicio (por ejemplo, los formularios que rellenes, el contenido que estás consumiendo) puede almacenarse y combinarse con otra información que se tenga sobre tu persona o sobre usuarios similares(por ejemplo, información sobre tu actividad previa en este servicio y en otras páginas web o aplicaciones). Posteriormente, esto se utilizará para crear o mejorar un perfil sobre tu persona (que podría incluir posibles intereses y aspectos personales). Tu perfil puede utilizarse (también en un momento posterior) para mostrarte publicidad que pueda parecerte más relevante en función de tus posibles intereses, ya sea por parte nuestra o de terceros.

  • En una plataforma de redes sociales has leído varios artículos sobre cómo construir una casa en un árbol Esta información podría añadirse a un perfil determinado para indicar tuinterés en el contenido relacionado con la naturaleza, así como en los tutoriales de bricolaje (con el objetivo de permitir la personalización del contenido, de modo que en el futuro, por ejemplo, se te muestren más publicaciones de blogs y artículos sobre casas en árboles y cabañas de madera).
  • Has visualizado tres vídeos sobre la exploración espacial en diferentes aplicaciones de televisión. Una plataforma de noticias sin relación con las anteriores y con la que no has tenido contacto en el pasado crea un perfil basado en esa conducta de visualización marcando la exploración del espacio como un tema de tu posible interés para para otros vídeos.

El contenido que se te presenta en este servicio puede basarse en un perfilde personalización de contenido que se haya realizado previamente sobre tu persona, lo que puede reflejar tu actividad en este u otros servicios (por ejemplo, los formularios con los que interactúas o el contenido que visualizas), tus posibles intereses y aspectos personales. Un ejemplo de lo anterior sería la adaptación del orden en el que se te presenta el contenido, para que así te resulte más sencillo encontrar el contenido (no publicitario) que coincida con tus intereses.

  • Has leído unos artículos sobre comida vegetariana en una plataforma de redes sociales. Posteriormente has usado una aplicación de cocina de una empresa sin relación con la anterior plataforma. El perfil que se ha creado sobre tu persona en la plataforma de redes sociales se utilizará para mostrarte recetas vegetarianas en la pantalla de bienvenida de la aplicación de cocina.
  • Has visualizado tres vídeos sobre remo en páginas web diferentes. Una plataforma de video, no relacionada con la página web en la que has visualizado los vídeos sobre remo, pero basandose en el perfil creado cuando visistaste dicha web, podrá recomendarte otros 5 vídeos sobre remo cuando utilices la plataforma de video a través de tu televisor .

La información sobre qué publicidad se te presenta y sobre la forma en que interactúas con ella puede utilizarse para determinar lo bien que ha funcionado un anuncio en tu caso o en el de otros usuarios y si se han alcanzado los objetivos publicitarios. Por ejemplo, si has visualizado un anuncio, si has hecho clic sobre el mismo, si eso te ha llevado posteriormente a comprar un producto o a visitar una página web, etc. Esto resulta muy útil para comprender la relevancia de las campañas publicitarias.

  • Has hecho clic en un anuncio en una página web/medio de comunicación sobre descuentos realizados por una tienda online con motivo del “Black Friday” online y posteriormente has comprado un producto. Ese clic que has hecho estará vinculado a esa compra. Tu interacción y la de otros usuarios se medirán para saber el número de clics en el anuncio que han terminado en compra.
  • Usted es una de las pocas personas que ha hecho clic en un anuncio que promociona un descuento por el “Día de la madre”de una tienda de regalos en Internet dentro de la aplicación de una web/medio de comunicación. El medio de comunicación quiere contar con informes para comprender con qué frecuencia usted y otros usuarios han visualizado o han hecho clic en un anuncio determinado dentro de la aplicación y, en particular, en el anuncio del “Día de la madre” para así ayudar al medio de comunicación y a sus socios (por ejemplo, las agencias de publicidad) a optimizar la ubicación de los anuncios.

La información sobre qué contenido se te presenta y sobre la forma en que interactúas con él puede utilizarse para determinar, por ejemplo, si el contenido (no publicitario) ha llegado a su público previsto y ha coincidido con sus intereses. Por ejemplo, si hasleído un artículo, si has visualizado un vídeo, si has escuchado un “pódcast” o si has consultado la descripción de un producto, cuánto tiempo has pasado en esos servicios y en las páginas web que has visitado, etc. Esto resulta muy útil para comprender la relevancia del contenido (no publicitario) que se te muestra.

  • Has leído una publicación en un blog sobre senderismo desde la aplicación móvil de un editor/medio de comunicación y has seguido un enlace a una publicación recomendada y relacionada con esa publicación. Tus interacciones se registrarán para indicar que la publicación inicial sobre senderismo te ha resultado útil y que la misma ha tenido éxito a la hora de ganarse tu interés en la publicación relacionada. Esto se medirá para saber si deben publicarse más contenidos sobre senderismo en el futuro y para saber dónde emplazarlos en la pantalla de inicio de la aplicación móvil.
  • Se te ha presentado un vídeo sobre tendencias de moda, pero tu y otros usuarios habéis dejado de visualizarlo transcurridos unos 30 segundos. Esta información se utilizará para valorar la duración óptima de los futuros vídeos sobre tendencias de moda.

Se pueden generar informes basados en la combinación de conjuntos de datos (como perfiles de usuario, estadísticas, estudios de mercado, datos analíticos) respecto a tus interacciones y las de otros usuarios con el contenido publicitario (o no publicitario) para identificar las características comunes (por ejemplo, para determinar qué público objetivo es más receptivo a una campaña publicitaria o a ciertos contenidos).

  • El propietario de una librería que opera en Internet quiere contar con informes comerciales que muestren la proporción de visitantes que han visitado su página y se han ido sin comprar nada o que han consultado y comprado la última autobiografía publicada, así como la edad media y la distribución de género para cada uno de los dos grupos de visitantes. Posteriormente, los datos relacionados con la navegación que realizas en su página y sobre tus características personales se utilizan y combinan con otros datos para crear estas estadísticas.
  • Un anunciante quiere tener una mayor comprensión del tipo de público que interactúa con sus anuncios. Por ello, acude a un instituto de investigación con el fin de comparar las características de los usuarios que han interactuado con el anuncio con los atributos típicos de usuarios de plataformas similares en diferentes dispositivos. Esta comparación revela al anunciante que su público publicitario está accediendo principalmente a los anuncios a través de dispositivos móviles y que es probable que su rango de edad se encuentre entre los 45 y los 60 años.

La información sobre tu actividad en este servicio, como tu interacción con los anuncios o con el contenido, puede resultar muy útil para mejorar productos y servicios, así como para crear otros nuevos en base a las interacciones de los usuarios, el tipo de audiencia, etc. Esta finalidad específica no incluye el desarrollo ni la mejora de los perfiles de usuario y de identificadores.

  • Una plataforma tecnológica que opera con un proveedor de redes sociales observa un crecimiento en los usuarios de aplicaciones móviles y se da cuenta de que, en funciónde sus perfiles, muchos de ellos se conectan a través de conexiones móviles. La plataforma utiliza una tecnología nueva para mostrar anuncios con un formato óptimo para los dispositivos móviles y con un ancho de banda bajo a fin de mejorar su rendimiento.
  • Un anunciante está buscando una forma de mostrar anuncios en un nuevo tipo de dispositivo. El anunciante recopila información sobre la forma en que los usuarios interactúan con este nuevo tipo de dispositivo con el fin de determinar si puede crear un nuevo mecanismo para mostrar la publicidad en ese tipo de dispositivo.

El contenido que se presenta en este servicio puede basarse en datos limitados, como por ejemplo la página web o la aplicación que esté utilizando, tu ubicación no precisa, el tipo de dispositivo o el contenido con el que estás interactuando (o con el que has interactuado) (por ejemplo, para limitar el número de veces que se te presenta un vídeo o un artículo en concreto).

  • Una revista de viajes, para mejorar las experiencias de viaje en el extranjero, ha publicado en su página web un artículo sobre nuevos cursos que ofrece una escuela de idiomas por Internet. Las publicaciones del blog de la escuela se insertan directamente en la parte inferior de la página y se seleccionan en función de la ubicación no precisa del usuario (por ejemplo, publicaciones del blog que explican el plan de estudios del curso para idiomas diferentes al del país en el que este te encuentras).
  • Una aplicación móvil de noticias deportivas ha iniciado una nueva sección de artículos sobre los últimos partidos de fútbol. Cada artículo incluye vídeos alojados por una plataforma de streaming independiente que muestra los aspectos destacados de cada partido. Si adelantas un vídeo, esta información puede utilizarse para determinar que el siguiente vídeo a reproducir sea de menor duración.

Se puede utilizar la localización geográfica precisa y la información sobre las características del dispositivo

Al contar con tu aprobación, tu ubicación exacta (dentro de un radio inferior a 500 metros) podrá utilizarse para apoyar las finalidades que se explican en este documento.

Con tu aceptación, se pueden solicitar y utilizar ciertas características específicas de tu dispositivo para distinguirlo de otros (por ejemplo, las fuentes o complementos instalados y la resolución de su pantalla) en apoyo de las finalidades que se explican en este documento.

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Ilustración conceptual de la seguridad en Linux con el pingüino Tux dentro de un escudo y un engranaje sobre un fondo de código y redes.
La arquitectura de permisos y el núcleo de Linux presentan una estructura de seguridad distinta a la de otros sistemas operativos de escritorio.

OpenAI Codex ayuda a corregir un grave fallo de hace 20 años en un driver gráfico de Linux: estos son los beneficiados

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Un fallo de corrupción de vídeo que arrastran las gráficas Radeon de la era R600 desde hace casi veinte años tiene ya solución. El parche, desarrollado con ayuda de OpenAI Codex por un colaborador externo, ha sido aceptado por AMD y viaja en el envío de controladores que entrará en la ventana de integración del kernel Linux 7.5, prevista para fin de año. La corrección devuelve la reproducción de vídeo sin artefactos a equipos que AMD dejó de mantener oficialmente hace tiempo.

Os contamos el origen exacto del fallo: afectaba al bloque UVD (Unified Video Decoding), el componente que decodifica vídeo comprimido en estas GPU. AMD dejó de mantener oficialmente las R600 hace años, así que ha sido la comunidad de código abierto, con ayuda de un modelo de lenguaje, quien ha dado con el origen del problema y lo ha corregido en las Radeon HD 2000 y HD 3000.

El origen del fallo con los drivers en Linux

El problema aparecía cuando el decodificador UVD leía vídeo comprimido desde la memoria del sistema mientras la GPU dibujaba gráficos al mismo tiempo: esa lectura simultánea corrompía los fotogramas. Mover la entrada de datos a la VRAM, la memoria propia de la tarjeta, resolvía el fallo por completo, y desactivar el dibujado gráfico también detenía la corrupción, lo que confirmaba dónde estaba el conflicto.

La solución final mantiene los búferes UVD en la VRAM para toda esta familia de chips, tal y como el controlador ya hace con otros modelos más recientes. El parche cubre cinco GPU concretas, RV610, RV620, RV630, RV635 y RV670, todas con la misma ruta de decodificador RV6xx y el firmware heredado de la era R600. Son las gráficas que equiparon los portátiles y sobremesas con Radeon HD 2000 y 3000 hace casi dos décadas, y que AMD lleva mucho tiempo sin tocar en sus propios laboratorios.

Cómo se descubrió el fallo con ayuda de Codex

El autor del parche es Ted Bullock, un colaborador que se incorpora ahora al desarrollo del controlador de código abierto de AMD. Topó con la corrupción de vídeo en su propio equipo, un iMac7,1 equipado con una GPU RV610/M74 (identificador de dispositivo 1002:94c8), y decidió investigar el origen del fallo usando OpenAI Codex como asistente durante todo el proceso.

En el texto que acompaña a su propuesta, explica: «Investigué la corrupción de vídeo en mi antiguo iMac7,1 (RV610/M74, ID de dispositivo 1002:94c8). Cuando el decodificador leía vídeo comprimido desde la memoria del sistema mientras la GPU estaba dibujando, corrompía los fotogramas de vídeo. Mover la entrada a la VRAM permitió que los fotogramas se decodificaran correctamente».

Sobre su método de trabajo, añade: «Usé Codex para ayudar con la investigación, las pruebas y el parche». Nos parece revelador que la IA aparezca aquí como herramienta de apoyo y no como protagonista: el mérito del hallazgo y de la verificación sigue siendo de quien firma el parche.

El parche ya está camino del kernel Linux 7.5

AMD envió el lote de parches gráficos y de cómputo el 12 de noviembre de 2026, según recogió Phoronix. La corrección de Bullock figura entre ellos y queda camino de la ventana de integración de Linux 7.5, que se abrirá a finales de año. Es la vía habitual por la que el trabajo de un colaborador externo acaba convertido en código oficial del controlador amdgpu/radeon que mantiene el propio kernel.

Captura de la web de The Linux Kernel Archives con el botón de descarga de la versión estable 7.1 y el pingüino Tux.
La web oficial kernel.org muestra la disponibilidad de la versión 7.1 del núcleo Linux.

Eso no significa que el arreglo llegue de inmediato a cualquier distribución. Hará falta que el núcleo 7.5 se publique en su versión estable y que cada distribución lo incorpore después a sus propios repositorios. Las de lanzamiento continuo, como Arch Linux u openSUSE Tumbleweed, suelen recibir estos cambios en cuanto el kernel queda empaquetado; las de soporte extendido tendrán que esperar a su siguiente actualización mayor para heredar un arreglo que llevaba pendiente casi veinte años. Si administráis alguno de estos equipos, podéis seguir el avance del parche en el propio repositorio del kernel antes de que llegue a vuestra distribución.

Qué más trae el envío de controladores de AMD para Linux

El mismo pull request incluye una lista larga de cambios pensados para hardware mucho más reciente, repartidos entre varios subsistemas del núcleo. Os dejamos los bloques principales para que veáis dónde se concentra el trabajo de AMD esta semana:

  • amdgpu: correcciones en VCE, GC 11.0.2, SMU 15, manejo de reinicios de GPU, VRR/FreeSync, HDR y HDMI 2.x, además de actualizaciones de UALink, RAS y SR-IOV.
  • amdkfd: arreglos en SVM y CRIU, y soporte para topologías NUMA discontinuas y sin CPU.
  • drm: compatibilidad con EDID para las tasas HDMI 2.2 FRL.
  • radeon: comprobación de límites en ATRM, además del propio arreglo de UVD.

Phoronix destaca que el envío no incluye los parches de la nueva generación AMD GFX13 (RDNA5). Según las versiones que circulan en el sector, podrían llegar en el pull request de la semana siguiente, aunque AMD no lo ha confirmado. Esa acumulación de cambios da una idea de la escala del trabajo que hace AMD cada semana en el núcleo, frente a la rareza que supone encontrar, en medio de todo ese volumen, un arreglo para hardware de hace veinte años.

A quién beneficia la solución que se acaba de descubrir

El parche beneficia sobre todo a quien mantiene vivo un equipo con gráfica RV6xx, ya sea un PC de la época o un Mac como el iMac7,1 de Bullock, bajo alguna distribución Linux. Para ese hardware, la corrección supone volver a ver vídeo sin los artefactos que durante años habían hecho casi inservible la reproducción multimedia en el escritorio. Es una familia de gráficas que muchos recordaréis de portátiles y sobremesas de mediados de la década de 2000, y que algunos seguís usando en equipos de repuesto o en proyectos de recuperación de hardware antiguo.

El propio Bullock deja claro en su propuesta que la verificación no está cerrada: solo probó el parche en el RV610/M74 de su iMac7,1 bajo Debian, y pide que alguien con un RV620, RV630, RV635 o RV670 confirme que el comportamiento es el mismo en esos otros chips. Si tenéis alguno de estos modelos a mano, podéis comprobarlo vosotros mismos cuando el parche llegue a vuestro kernel y dejar constancia en el hilo de desarrollo: es exactamente la verificación que falta para dar el caso por cerrado en toda la familia R600.

Preguntas frecuentes

¿Qué es UVD en una gráfica Radeon?
UVD (Unified Video Decoding) es el bloque de la GPU que decodifica vídeo comprimido. El parche corrige su funcionamiento en las GPU de la era R6xx para evitar que corrompa los fotogramas al leer desde la memoria del sistema.
¿Sigue AMD dando soporte oficial a las Radeon R600?
No. Según Phoronix, AMD no mantiene oficialmente las R600 desde hace muchos años; el arreglo lo aportó un colaborador de código abierto ajeno a la compañía, con ayuda de OpenAI Codex.
¿Se ha probado el parche en todas las Radeon RV6xx?
No. Ted Bullock lo probó en un RV610/M74 con Debian y pide que alguien con los otros chips de la familia (RV620, RV630, RV635, RV670) verifique que el comportamiento es idéntico.
¿Cuándo llegarán los parches de AMD GFX13 (RDNA5) a Linux?
No están en este pull request. Phoronix apunta que podrían llegar la semana siguiente, aunque AMD no ha confirmado una fecha.