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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
La atención ve, el MLP se niega: rastreo de la ruta de seguridad de la atención al MLP en los LLM
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arXiv · cs.AIDRYLAB-Bench: Evaluación comparativa del riesgo de bioseguridad del diseño de mutaciones genéticas de LLM
arXiv: 2610.13116v1Tipo de anuncio: nuevo Resumen: A medida que los modelos de lenguaje grandes (LLM) adquieren capacidades avanzadas de diseño biológico, ofrecen beneficios sustanciales de investigación pero al mismo tiempo introducen riesgos graves de doble uso
arXiv · cs.AIOrquestación consciente de la competencia para sistemas multiagente basados en LLM
arXiv: 2610.13144v1Tipo de anuncio: nuevo Resumen: Los sistemas multiagente (MAS) basados en LLM han surgido como un paradigma prometedor para mejorar el razonamiento complejo a través de la especialización y la colaboración de roles, pero un desafío clave
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arXiv: 2610.13172v1Tipo de anuncio: nuevo Resumen: Los modelos mundiales permiten a los agentes del modelo de lenguaje grande (LLM) anticiparse a los efectos de la acción y tomar decisiones informadas. Para la generalización, es deseable que tales modelos mundiales
arXiv · cs.AIAdaC-GRPO: Hacia el dominio de los rompecabezas de sudoku visual de largo horizonte a través del aprendizaje curricular adaptativo
arXiv: 2610.13184v1Tipo de anuncio: nuevo Resumen: Si bien el aprendizaje por refuerzo con recompensa verificable (RLVR) mejora el razonamiento en modelos de lenguaje grandes, su eficacia en tareas multimodales de largo horizonte sigue siendo poco explorada.
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arXiv: 2610.13267v1Announce Type: new Abstract: Los agentes del modelo de lenguaje grande (LLM) son muy vulnerables a los ataques de envenenamiento de la memoria. Las defensas existentes se basan principalmente en módulos externos para el aislamiento de la memoria estática
arXiv · cs.AIWeb$Hell: una interfaz unificada para un acceso web ágil
arXiv: 2610.13416v1Tipo de anuncio: nuevo Resumen: los agentes del modelo de lenguaje grande (LLM) se están convirtiendo en usuarios directos de la web abierta. A medida que asumen tareas cada vez más complejas e intensivas en información, el acceso web efectivo es
arXiv · cs.AIIntervención en el tiempo de implementación: desbloquear el aprendizaje de refuerzo antigénico más allá de los límites de las políticas
arXiv: 2610.13438v1Tipo de anuncio: nuevo Resumen: El aprendizaje por refuerzo (RL) se ha convertido en un paradigma clave para mejorar los agentes del modelo de lenguaje grande (LLM), lo que permite un razonamiento, planificación y uso de herramientas más sólidos en la interacción
arXiv · cs.AIHumanizar a los agentes de MLE: Alternancia de sesión multiagente más allá de los límites de un solo agente
arXiv: 2610.13494v1Tipo de anuncio: nuevo Resumen: Los enfoques de agentes basados en LLM existentes para la ingeniería de aprendizaje automático (MLE) de horizonte largo a menudo utilizan ingeniería de contexto, implementada a través de arneses personalizados que administran herramientas
arXiv · cs.AIHumaniza a los agentes de las Olimpiadas: un flujo de trabajo de varias sesiones para la resolución de problemas de las Olimpiadas con Resolver, Revisar, Wiki, Verificar
arXiv: 2610.13632v1Tipo de anuncio: nuevo Resumen: Los agentes del modelo de lenguaje grande (LLM) están mejorando rápidamente en las tareas científicas y olímpicas de largo horizonte. Los sistemas recientes han producido una resolución Lean-formalizada del Navi
arXiv · cs.AIUn sistema LLM multiagente para la sintonización automatizada de modelos de redes neuronales especializadas
arXiv:2610.13663v1 Tipo de anuncio: nuevo Resumen: Muchos enfoques de aprendizaje automático son de dos niveles: un experto selecciona una clase de métodos, dentro de esta clase la elección de los componentes clave es crítica y generalmente manual. Esta pa
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arXiv · cs.AICLASIFICACIÓN: Recuperación de la herramienta del agente de IA consciente de la fiabilidad a través de la dinámica de ejecución
arXiv: 2610.13889v1Tipo de anuncio: nuevo Resumen: A medida que los agentes de IA dependen cada vez más de herramientas externas, la recuperación precisa es esencial para un comportamiento confiable. Los métodos existentes optimizan la relevancia semántica, pero también ignoran en gran medida
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