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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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Detectar primero, explicar más tarde: Detección de anomalías gemelas digitales de memoria temporal sin entrenamiento con interpretación LLM post-hoc para ICS
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arXiv: 2609.29757v1Tipo de anuncio: nuevo Resumen: La infraestructura de modelo de lenguaje grande (LLM) expuesta públicamente crea una superficie de ataque creciente, pero la orientación en el mundo real sigue siendo poco conocida. Presentamos Ollure, una baja a
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arXiv · cs.CRJust Ask Jev: Aprendizaje de refuerzo para decisiones calibradas como un detector de disparos cero de fallas de alineación de IA
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arXiv · cs.CRDesenmascarar el aprendizaje de atajos en la detección de intrusiones de IoT: una evaluación forense y multiparadigma de la dependencia de las funciones y la fuga de datos
arXiv: 2609.28725v1 Tipo de anuncio: nuevo Resumen: los sistemas de detección de intrusiones en la red basados en el aprendizaje automático a menudo informan un rendimiento casi perfecto en los puntos de referencia de IoT. Sin embargo, si estos modelos aprenden el ataque generalizable
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arXiv: 2603.17174v2Announce Type: replace Resumen: Los modelos de lenguaje grande (LLM) de generación de código se integran cada vez más en los flujos de trabajo modernos de desarrollo de software. Trabajos recientes han demostrado que estos modelos son vulnera
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arXiv · cs.AIRECUPERACIÓN: ¿Pueden los agentes reproducir las afirmaciones de los documentos de aprendizaje automático?
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arXiv · cs.AIForecast-Dojo: Entornos reproducibles para la evaluación comparativa y la capacitación de agentes de pronóstico de LLM
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