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Chatbots: descargas, empresas y actualidad
Compará diez asistentes de IA con cifras públicas de Android y acceso a sus sitios oficiales.
Cómo leer las cifras
Google Play publica umbrales de instalaciones acumuladas, no descargas exactas por mes. Esta selección no constituye un top mundial certificado.
Una aplicación puede cambiar de nombre y conservar instalaciones anteriores. Copilot queda sin clasificación mientras no haya una cifra comparable de su aplicación independiente.
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Este año · Todo el archivo conservado
Es mi agente, no yo: límites de privacidad personal en el intercambio de información delegada por IA
arXiv:2509.21712v2 Anuncio Tipo: reemplazar Resumen: Alinear los sistemas de IA con las preferencias de privacidad humanas requiere comprender los comportamientos de divulgación matizados de los individuos más allá de las normas generales de privacidad. Sin embargo, obtener estos comportamientos...
arXiv · cs.CRGenerando riesgos: Evaluación comparativa y reducción de riesgos para la seguridad alimentaria en modelos de lenguaje a gran escala.
arXiv:2604.01444v3 Anuncio Tipo: reemplazar Resumen: La seguridad alimentaria afecta directamente la salud humana en la vida diaria, ya que la preparación o el almacenamiento inseguros pueden provocar contaminación y enfermedades transmitidas por los alimentos. La encuesta de consumidores de PwC de 2025 re
arXiv · cs.CRVOTO: Detección de marcas de agua verificables y ajenas para modelos de lenguaje grandes
arXiv: 2604.27666v2Tipo de anuncio: reemplazar Resumen: La regulación requiere que el texto generado esté marcado y sea detectable, pero las marcas de agua de clave simétrica dejan la detección al proveedor de mantenimiento de clave. Estudiamos provenanc de primera mano
arXiv · cs.CRAtaque de DPO verdaderamente benigno de pocos disparos para LLM de Jailbreaking
arXiv: 2605.10998v2Announce Type: replace Resumen: Las API de ajuste hacen que los LLM de frontera sean fáciles de personalizar, pero también pueden debilitar la alineación de seguridad durante el ajuste. Mientras que el trabajo previo muestra que benigno supervisado fino-
arXiv · cs.CRLímites de la Garantía Estadística para la IA Encarnada y Agénica bajo Adversarios Adaptativos
arXiv: 2610.18948v1Tipo de anuncio: nuevo Resumen: Las evaluaciones de seguridad finitas no pueden excluir a un adversario que conserva el comportamiento no atacado hasta la certificación y se activa después. Caracterizamos esta limitación para em
arXiv · cs.CRCyberArena: Evaluación comparativa de agentes de IA en combate simétrico de ataque y defensa en vivo
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arXiv · cs.CRAutoPoly-HE: Diseño autónomo de activaciones polinómicas para la inferencia cifrada de preservación de la privacidad
arXiv: 2610.19325v1Tipo de anuncio: nuevo Resumen: El aprendizaje automático que preserva la privacidad se ha vuelto fundamental para implementar la inteligencia artificial en dominios sensibles como la atención médica, las finanzas y el monitoreo de infraestructura en
arXiv · cs.CRLo que firma no es lo que ejecuta: la brecha de verificabilidad en las cadenas de suministro cuantificadas de LLM
arXiv:2610.19498v1 Anuncio Tipo: nuevo Resumen: La firma del modelo autentica los pesos de precisión completa W con los que se publica un LLM, pero los usuarios ejecutan un artefacto cuantizado Q cuya transformación de producción no está determinada de forma única.
arXiv · cs.CRAnálisis basado en grafos de la comparabilidad, la escala y la atribución en la inferencia de transformadores privados.
arXiv:2610.19607v1 Anuncio Tipo: nuevo Resumen: Las crecientes preocupaciones sobre la privacidad en torno a los grandes modelos de lenguaje han acelerado la investigación en inferencia privada de Transformer (PTI). Sintetizando las afirmaciones empíricas en esta línea de investigación
arXiv · cs.CRP2Patch: reparación de vulnerabilidades guiada por exploits
arXiv: 2610.20245v1Tipo de anuncio: nuevo Resumen: Los modelos de lenguaje grandes se implementan cada vez más como agentes autónomos para la reparación automatizada de programas, parcheando vulnerabilidades de software a través del razonamiento de varios pasos y la herramienta u
arXiv · cs.CRAgentCIScope: Evaluación de integridad contextual fundamentada para agentes de LLM
arXiv: 2610.19158v1Announce Type: cross Resumen: Los agentes de LLM son cada vez más capaces de manejar las tareas diarias del espacio de trabajo interactuando con entornos de aplicaciones a través de llamadas a herramientas. Sin embargo, a medida que los agentes leen un
arXiv · cs.CR¿Respondió el LLM a la pregunta? Un juego de reconstrucción semántica para la evaluación de Jailbreak
arXiv: 2610.19306v1Announce Type: cross Resumen: Los ataques de jailbreak contra modelos de lenguaje grandes (LLM) se evalúan utilizando la tasa de éxito de ataque (ASR), que depende de identificar correctamente las respuestas que cumplen con prohibir
arXiv · cs.CRNOMOS: compilación de políticas escritas en puertas de llamada de herramientas verificadas estáticamente para agentes de LLM
arXiv: 2610.11030v2Announce Type: replace Resumen: Los agentes LLM que utilizan herramientas violan las políticas para las que se implementan, a menudo en silencio. Las defensas anteriores escriben a mano las reglas, consultan a un verificador de LLM por acción o compilan p
arXiv · cs.CRCaracterización de la separabilidad estadística en TP-CRIV para modelos de IA probabilística
arXiv:2610.11163v2 Tipo de anuncio: reemplazar Resumen: La verificación de identidad de desafío-respuesta de terceros (TP-CRIV) permite a un verificador independiente evaluar si un reclamante posee un modelo idéntico a un
arXiv · cs.CRUna implementación de FHE de código abierto de extremo a extremo para la inferencia de llama 3 8B que preserva la privacidad
arXiv: 2609.12378v3Tipo de anuncio: reemplazar Resumen: Los servicios de LLM en la nube generalmente requieren que los usuarios envíen mensajes a un proveedor modelo, lo que crea un riesgo de privacidad. El cifrado completamente homomórfico (FHE) permite que un servidor realice infere
arXiv · cs.CREvoSafeHarness: Evolución de arneses específicos de modelo y dominio para agentes de seguridad
arXiv: 2609.05903v2Tipo de anuncio: reemplazar Resumen: Los agentes del modelo de lenguaje grande (LLM) pueden traducir las solicitudes de lenguaje natural en acciones del mundo real, creando riesgos de seguridad tanto de inyecciones rápidas indirectas como directas
arXiv · cs.CRHacia habilidades de agente seguro: arquitectura, taxonomía de amenazas y análisis de seguridad
arXiv: 2604.02837v2Tipo de anuncio: reemplazar Resumen: Agent Skills es un estándar abierto emergente que define un formato de empaquetado modular basado en el sistema de archivos que permite a los agentes basados en LLM adquirir experiencia específica de dominio en de
arXiv · cs.CRSecReason: Detección de vulnerabilidades y autorreparación en flujo para la generación de código LLM
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arXiv · cs.CRMarcas de agua con reconocimiento de bits mayoritario para modelos de lenguaje grandes
arXiv:2508.03829v3 Announce Type: replace-cross Resumen: El creciente despliegue de Modelos de Lenguaje Grande (LLM) ha generado preocupaciones sobre su uso indebido en la generación de contenido dañino o engañoso. Para abordar este problema, w
arXiv · cs.CRLos modelos de IA pueden ocultar capacidades arbitrarias
arXiv: 2610.13928v2Announce Type: replace-cross Resumen: Las evaluaciones de capacidades tienen como objetivo mostrar comportamientos peligrosos del modelo antes de la implementación, pero su confiabilidad depende de la suposición de que las capacidades ocultas pueden ser
arXiv · cs.CRPreguntas y respuestas: La "colisión" entre la IA, tu cerebro y la sociedad
En un nuevo libro, el profesor Eric So explora cómo la tecnología afecta nuestras habilidades de pensamiento.
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Stanford diseña con IA el péptido STP-417 que reduce el peso un 18% en 12 semanas sin efectos cardiacos. El diseño computacional tardó 18 días en identificar el candidato. La noticia Un péptido diseñado por IA en Stanfor
WWWhat’s NewBRP, el péptido que Stanford encontró con IA y que frena el apetito sin las náuseas de Ozempic (de momento, en animales)
Un algoritmo revisó 20.000 genes y dio con BRP: hasta un 50 % menos de ingesta en ratones y cerdos, sin náuseas. Aún no se ha probado en personas. La noticia BRP, el péptido que Stanford encontró con IA y que frena el ap
WWWhat’s NewRicursive Intelligence apuesta por chips diseñados por IA para ayudar a resolver la crisis informática
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