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Agentes y código · noticias de IA
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Este año · Todo el archivo conservado
Impulsar modelos epidémicos con agentes de IA: el marco de agentes de Epydemix
arXiv: 2609.28692v1Tipo de anuncio: nuevo Resumen: Los agentes de inteligencia artificial basados en modelos de lenguaje grandes proporcionan interfaces de lenguaje natural convenientes para el software científico, pero la confiabilidad no es automática. Aquí
arXiv · cs.AIMemoria del agente con recuperación episódica para la toma de decisiones financieras
arXiv: 2609.28771v1Tipo de anuncio: nuevo Resumen: Los modelos de lenguaje grandes (LLM) han demostrado fuertes capacidades en el análisis financiero y el razonamiento, inspirando avances recientes en los marcos de negociación basados en agentes. Mientras que t
arXiv · cs.AIRECUPERACIÓN: ¿Pueden los agentes reproducir las afirmaciones de los documentos de aprendizaje automático?
arXiv: 2609.28850v1Tipo de anuncio: nuevo Resumen: La reproducción de un documento de aprendizaje automático implica la mayoría de los pasos de investigación, desde la instalación de software y la depuración hasta la ejecución de experimentos, trabajo que los agentes de IA hacen cada vez más. Nosotros en
arXiv · cs.AIForecast-Dojo: Entornos reproducibles para la evaluación comparativa y la capacitación de agentes de pronóstico de LLM
arXiv: 2609.28876v1Tipo de anuncio: nuevo Resumen: Presentamos Forecast-Dojo, un entorno rejugable para la evaluación comparativa y la capacitación de agentes de pronóstico de LLM. Combina preguntas resueltas del mercado de predicción con noticias fechadas,
arXiv · cs.AIAlphaDiverse: Agentes de investigación cuantitativa local posteriores a la capacitación para la exploración diversa en la minería de factores alfa
arXiv: 2609.29014v1Tipo de anuncio: nuevo Resumen: Los sistemas multiagente basados en el modelo de lenguaje grande (LLM) pueden automatizar la minería de factores alfa, pero su dependencia de API externas limita el control sobre el costo, la disponibilidad y la confianza
arXiv · cs.AIUn giro equivocado no arruina el viaje: autoevolución de habilidades guiadas por la desviación para agentes de LLM
arXiv: 2609.29154v1Tipo de anuncio: nuevo Resumen: Los agentes de modelos de lenguaje grandes dependen cada vez más de las habilidades del lenguaje natural para resolver tareas complejas de uso de herramientas. Sin embargo, tales tareas a menudo admiten múltiples rutas de solución válidas,
arXiv · cs.AICuando la honestidad no es suficiente en el debate sobre la IA
arXiv:2609.29189v1 Tipo de anuncio: nuevo Resumen: La supervisión escalable tiene como objetivo verificar el comportamiento de los agentes cuyas capacidades exceden las de sus supervisores. El debate sobre la IA se ha propuesto como una solución de supervisión en la que
arXiv · cs.AIDeepSeek publica cómo gestiona 380.000 entornos aislados simultáneos para entrenar agentes de IA
DeepSeek no está explicando cómo funcionan sus modelos de cara a los usuarios. Está explicando cómo contiene el caos que producen los agentes de IA cuando los entrena. El laboratorio chino publicó el 19 de septiembre un
WWWhat’s NewUn agente de OpenAI hackeó al Gobierno de Australia. Acto seguido hizo algo aún peor: no avisarle
Anthony Albanese es un nombre que es normal que no nos suene demasiado porque, realmente, la política de Oceanía es algo que nos queda lejos. Sin embargo, resulta que es el Primer Ministro australiano y acaba de converti
XatakaCada vez más programadores coinciden sobre su futuro a causa de la IA: "Lo único que hacemos es pulsar Enter"
Se suponía que la IA iba a liberar a los desarrolladores de tareas repetitivas para que pudieran concentrarse en problemas importantes. Se suponía. Un ingeniero de software que firma como @v0xium en X asegura que en su n
XatakaOpenAI lanza GPT-6 Sol y Luna: la mitad de precio que sus predecesores y la mitad de errores en tareas de código
La apuesta de Anthropic y OpenAI por reducir precios y aumentar rendimiento simultáneamente tomó hoy un carácter casi sincronizado. Noventa minutos después de que Anthropic publicara su Claude Opus 5.5, OpenAI lanzó GPT-
WWWhat’s NewSabotaje silencioso: el estado interno desencadenó ataques de puerta trasera en sistemas robóticos alimentados por LLM
arXiv:2609.26184v1 Tipo de anuncio: nuevo Resumen: La integración de los Modelos de Lenguaje Grande (LLM) en los sistemas de control robótico está permitiendo una nueva generación de agentes autónomos capaces de razonamiento y planificación complejos.
arXiv · cs.RORetroceda el mundo, mantenga la reflexión: reflexión inducida por retroceso para agentes de LLM de Long-Horizon
arXiv: 2609.18304v3 Tipo de anuncio: replace-cross Resumen: Los agentes del modelo de lenguaje grande (LLM) abordan cada vez más las tareas de largo horizonte a través de la interacción del entorno de varios pasos, sin embargo, una sola acción errónea puede alterar el subse
arXiv · cs.ROLean Pool: un archivo mantenido por IA de matemáticas formalizadas
arXiv:2609.25199v1 Tipo de anuncio: nuevo Resumen: Lean Pool es un repositorio de matemáticas formalizadas. Los agentes de IA lo cultivan, mantienen y optimizan.
arXiv · cs.AICuando los agentes de LLM no leen la sala: readaptarse para el razonamiento social relacional
arXiv:2609.25284v1 Anuncio Tipo: nuevo Resumen: Las decisiones más básicas de un agente social (¿debo reaccionar a esta publicación? ¿a quién debo contactar?) no son problemas puramente de contenido. La acción correcta a menudo depende de la latente
arXiv · cs.AIChatT2: un marco adaptativo para desarrollar un agente basado en modelos de lenguaje grande para la investigación del dominio de productos naturales
arXiv:2609.25620v1 Tipo de anuncio: nuevo Resumen: Las investigaciones científicas sobre productos naturales microbianos (NP) presentan desafíos significativos para los principiantes, en gran parte debido a la complejidad de los sistemas microbianos, bioquímicos
arXiv · cs.AIAuditoría de confiabilidad basada en pruebas de la predicción de resultados tempranos basada en la trayectoria para agentes de LLM: la transferencia de calibración específica del objetivo persiste dentro de un solo punto de referencia
arXiv: 2609.25647v1Tipo de anuncio: nuevo Resumen: La predicción de resultados tempranos basada en la trayectoria puede disminuir los gastos asociados con la evaluación del agente al finalizar una ejecución una vez que el resultado se vuelve lo suficientemente predictivo
arXiv · cs.AIToolcompass: prueba de herramientas de guía, no supresión
arXiv: 2609.25678v1Tipo de anuncio: nuevo Resumen: los agentes del modelo de lenguaje grande (LLM) deben generalizar de las herramientas vistas durante la capacitación a las herramientas invisibles en la implementación. Un desafío clave es la prueba de herramientas, es decir, pruebas excesivas de
arXiv · cs.AIPagos Agénticos del Emisor-Soberano
arXiv:2609.27452v1 Anuncio Tipo: nuevo Resumen: Los agentes de IA están comenzando a realizar pagos reales. Los enfoques actuales permiten que un agente pague confiando en un proveedor de credenciales que, en los enfoques implementados hoy, normalmente se encuentra
arXiv · cs.CRMarco de ciberseguridad de Agentic AI
arXiv:2609.27856v1 Anuncio Tipo: nuevo Resumen: La creciente escala, complejidad y dinamismo de las amenazas cibernéticas modernas han hecho que los mecanismos tradicionales de ciberseguridad reactiva resulten insuficientes. Este documento presenta un Ag
arXiv · cs.CRChronosAttack: Ataques de programación de herramientas adversarias a agentes de LLM
arXiv: 2609.27857v1Tipo de anuncio: nuevo Resumen: Los agentes del modelo de lenguaje grande (LLM) a menudo procesan las respuestas de herramientas externas a medida que llegan, lo que hace que el tiempo de respuesta sea parte del proceso de decisión. Presentamos ChronosAttack, un
arXiv · cs.CRSR-Fraud: un marco de agente LLM reflexivo supervisado por resultados para la detección de fraude de pagos no estacionarios
arXiv: 2609.27287v1Tipo de anuncio: cross Resumen: La detección de fraude de pago en tiempo real es un problema de predicción de transmisión no estacionaria: los adversarios se adaptan antes de que maduren las etiquetas supervisadas y los ataques de ráfaga localizados pueden advertir
arXiv · cs.CRZeroGate: rutas rápidas que conservan la confianza para tiempos de ejecución de agentes de IA gobernados
arXiv: 2609.25443v1Tipo de anuncio: nuevo Resumen: Mover la autorización antes puede acortar el límite de despacho de un agente sin eliminar el trabajo de autorización. También puede admitir una acción cuya carga útil, autoridad o
arXiv · cs.AIProtección de los agentes de LLM contra amenazas a largo plazo mediante la memoria en la sombra.
arXiv: 2605.03228v2Tipo de anuncio: reemplazar Resumen: A medida que los agentes impulsados por el modelo de lenguaje grande (LLM) se despliegan cada vez más para realizar tareas complejas en el mundo real, se enfrentan a una clase creciente de ataques que explotan
arXiv · cs.CR