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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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Desde enero de 2026. Archivo recuperado: 2411 publicaciones en este filtro; cobertura parcial de las fuentes accesibles. Una nueva noticia aparece primero sin cambiar la fecha de las anteriores.
Este año · Todo el archivo conservado
Separación de funciones para agentes de LLM privilegiados: una arquitectura de ejecución gobernada con compensaciones de seguridad-utilidad medidas
arXiv: 2609.38224v1Tipo de anuncio: nuevo Resumen: A los agentes de modelos de lenguaje grandes se les otorgan cada vez más privilegios reales (ejecución de comandos, modificación de archivos, llamadas a API), por lo que un agente que se equivoca ya ha actuado.
arXiv · cs.CRSeguridad de la capa de inferencia: defensa contra la inferencia adversaria y el abuso de la infraestructura
arXiv:2609.38239v1 Announce Type: new Abstract: A Technical Report: Operating a large language model (LLM) as a service requires more than inference infrastructure: the provider must also defend against adversarial inter
arXiv · cs.CRAgente-Warden: Seguimiento de procedencia de procesos y archivos nativos del núcleo basado en eBPF para agentes de LLM
arXiv: 2609.38245v1Announce Type: new Resumen: Los agentes LLM ejecutan operaciones de proceso y archivo generadas dinámicamente que a menudo son invisibles para el rastreo de la capa de aplicación. Presentamos al Agente-Warden, un padre de Berkeley extendido
arXiv · cs.CRSURE: Marco de seguridad para construir una IA confiable
arXiv:2609.38249v1 Tipo de anuncio: nuevo Resumen: Advertencia: Este documento contiene texto dañino y ofensivo. Recientemente, los modelos de lenguaje grandes como GPT-4 y Claude han revolucionado las tareas en varios dominios. Como el uso
arXiv · cs.CRJanus: Sagas de evidencia antes del efecto y procedencia verificable fuera de línea para LLM genéticos
arXiv: 2609.38266v1Tipo de anuncio: nuevo Resumen: Los modelos genéticos de lenguaje grande (LLM) ahora mueven dinero a través de herramientas, sin embargo, el registro de lo que hicieron suele ser un rastro que su propio proceso emite al lado del efecto. Janus pone
arXiv · cs.CRVirusCascade: Hijacking Collaborative Reflection in LLM-Powered Recommender Agents
arXiv: 2609.38270v1Tipo de anuncio: nuevo Resumen: Avanzando más allá de los modelos tradicionales de puntuación estática, los sistemas de recomendación agéntica impulsados por LLM (LLM-ARS) instancian a los usuarios y elementos como agentes autónomos, cuyo estado semántico
arXiv · cs.CRLa privacidad en la IA personalizada es una propiedad del sistema, no solo una propiedad modelo
arXiv:2609.38289v1 Tipo de anuncio: nuevo Resumen: En aplicaciones de IA personalizadas, como asistentes conversacionales y sistemas de recomendación, los usuarios no interactúan con modelos de forma aislada, sino con sistemas más amplios que acceden
arXiv · cs.CRHARDE: Optimización de los arneses de agentes para la detección de riesgos en tiempo de ejecución y el control de ejecución
arXiv: 2609.38291v1Tipo de anuncio: nuevo Resumen: Los agentes del modelo de lenguaje grande (LLM) son vulnerables a los riesgos de seguridad, como la inyección de instrucciones maliciosas o información engañosa, lo que motiva las defensas en tiempo de ejecución que evitan
arXiv · cs.CRAegis: Enmascaramiento de gradiente generativo para el aprendizaje federado médico que preserva la privacidad
arXiv: 2609.38339v1Tipo de anuncio: nuevo Resumen: El aprendizaje federado (FL) se ha convertido en un paradigma fundamental para la IA médica multiinstitucional, lo que permite a los hospitales y centros de investigación formar conjuntamente modelos de diagnóstico con
arXiv · cs.CRLogiC-Diff: Incrustación de propiedades de seguridad en sistemas ciberfísicos habilitados para IA
arXiv:2609.38381v1 Tipo de anuncio: nuevo Resumen: los sistemas ciberfísicos (CPS) habilitados para IA son altamente vulnerables a entradas adversarias y anómalas, donde pequeñas perturbaciones pueden inducir errores en cascada y un control inseguro
arXiv · cs.CREvaluación de si GPT-6 Astra realiza ataques no autorizados a la cadena de suministro
arXiv: 2609.38415v1Tipo de anuncio: nuevo Resumen: Este informe técnico presenta una evaluación de alineación desarrollada y realizada por el Instituto de Seguridad de IA del Reino Unido para evaluar si los sistemas avanzados de IA toman una
arXiv · cs.CRCuantificación de peso basada en semillas de seguridad mejorada para modelos de lenguaje grandes
arXiv: 2609.38477v1Tipo de anuncio: nuevo Resumen: los modelos de lenguaje grandes (LLM) incurren en costos sustanciales de almacenamiento, ancho de banda de memoria y energía, lo que motiva representaciones de peso compactas. Método de compresión basado en semillas existente
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arXiv: 2609.38722v1Tipo de anuncio: nuevo Resumen: La marca de agua LLM se ha convertido en un enfoque efectivo para distinguir el texto generado por IA del texto escrito por humanos mediante la incorporación de patrones detectables durante la generación. Sin embargo, un
arXiv · cs.CRSceneJail: Explotar el contexto del escenario de video para Jailbreak Multimodal LLMs
arXiv:2609.38899v1 Announce Type: new Abstract: Video Multimodal Large Language Models (Video-MLLMs) support reasoning over video inputs, yet remain vulnerable to jailbreak attacks that elicit policy-violating responses.
arXiv · cs.CRAPTInvestBench: Evaluación de la investigación APT autónoma bajo telemetría variable
arXiv: 2609.38954v1Tipo de anuncio: nuevo Resumen: los agentes del modelo de lenguaje grande (LLM) podrían ayudar a los centros de operaciones de seguridad (SOC) a investigar amenazas persistentes avanzadas (APT) al convertir los clientes potenciales débiles en evidencia de intru
arXiv · cs.CRTÁCTICA: Planificación táctica de LLM temporal y consciente del contexto para ataques LiDAR en carretera
arXiv:2609.39969v1 Tipo de anuncio: nuevo Resumen: Los ataques LiDAR físicos a menudo se evalúan utilizando primitivas fijas y parámetros seleccionados manualmente, a pesar de su fuerte dependencia del tráfico circundante. Presentamos TACTI
arXiv · cs.ROLavado de aprobaciones: sistematización de la aprobación: fallas vinculantes de ejecución en los arneses de agentes de codificación de IA
arXiv: 2609.38983v1Tipo de anuncio: nuevo Resumen: Los arneses modernos de agentes de codificación de IA (Claude Code, Codex CLI, Cursor) descansan su límite de seguridad en una suposición en gran parte no examinada: que la acción que un humano aprueba es la
arXiv · cs.CRAsistencia encubierta: los útiles agentes de LLM evaden la supervisión en sistemas multiagente
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arXiv · cs.CRThe Den libera de 10 a 15 horas a la semana para crecer con ChatGPT Work
A medida que abre una nueva ubicación, el club social prepara las solicitudes de subvención en 2 horas en lugar de 3 días y los materiales de licencia de licor en 3 horas en lugar de 4 días.
OpenAI · Fuente oficialLos modelos de lenguaje grandes descubren heurísticas complementarias para la optimización combinatoria
Nature Machine Intelligence, Publicado en línea: 01 de octubre de 2026; doi:10.1038/s42256-026-01307-8 Huatian Gong y sus colegas desarrollaron LACE, un gran marco basado en modelos de lenguaje que diseña algoritmos de optimización.
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