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Aprendizaje continuo homeostático
arXiv:2609.13771v1 Tipo de Anuncio: nuevo Resumen: En este artículo, formulo un problema de Aprendizaje Continuo y propongo un método llamado "Aprendizaje Continuo Homeostático" que permite a un agente de IA aprender continuamente en un chan
arXiv · cs.AIAprendizaje de refuerzo multiagente mejorado por LLM para vehículos eléctricos unificados: optimización de la estación de carga y la red en sistemas de carga pública
arXiv: 2609.13805v1Tipo de anuncio: nuevo Resumen: En la era del Internet de las cosas (IoT), coordinar la programación de carga de vehículos eléctricos (EV) conectados para equilibrar la satisfacción de carga de EV, la rentabilidad de la estación y
arXiv · cs.AIMOSCOPT: Optimización Colectiva de la Mezcla de Habilidades para Agentes LLM
arXiv: 2609.14399v1Tipo de anuncio: nuevo Resumen: Las indicaciones y habilidades del lenguaje natural sirven como la columna vertebral estratégica de los agentes basados en LLM. Los avances recientes en la optimización rápida y de habilidades han logrado avances notables, sin embargo, un
arXiv · cs.AILa IA ya creó su propio idioma secreto y los expertos no logran descifrarlo
Los modelos de inteligencia artificial han comenzado a comunicarse entre sí mediante un lenguaje que nadie les enseñó. Una investigación encontró que la IA desarrolló frases, metáforas y códigos compartidos que han surgi
HipertextualSuperhuman compra el notetaker de IA Fathom para dar a sus agentes el contexto de las reuniones
La carrera de las plataformas de productividad para convertirse en el punto de orquestación del trabajo agentivo acaba de producir su adquisición más clara del año. Superhuman —la app de email de alta velocidad con 40 mi
WWWhat’s NewEl corazón de la cuestión: cómo un importante hospital infantil utiliza la IA de código abierto de NVIDIA para el cuidado cardíaco
NVIDIA · Fuente oficialMicrosoft publica un código de conducta para su IA «humanista» que prohíbe a sus modelos resistir el apagado — pero sin mecanismo de enforcement
La promesa central del Código de Conducta para Modelos AI (MAI) que Microsoft publicó el lunes 14 de septiembre es sencilla de leer y casi imposible de verificar: los modelos MAI «nunca resistirán la interrupción humana,
WWWhat’s NewBridging Thought and Action: Doming Long-Horizon Intability in Open-Source LLM Agents with a MetaTool-Enhanced ROS Framework
arXiv: 2609.13335v1Tipo de anuncio: nuevo Resumen: los modelos de lenguaje grandes (LLM) han permitido una interacción humano-robot más natural, pero los modelos de código abierto a menudo exhiben un razonamiento inestable a largo plazo y una acción ineficiente
arXiv · cs.ROHabitat-GS: un simulador de navegación de alta fidelidad con splatting gaussiano dinámico
arXiv: 2604.12626v2Tipo de anuncio: reemplazar Resumen: El entrenamiento de los agentes de IA incorporados depende críticamente de la fidelidad visual de los entornos de simulación y la capacidad de modelar humanos dinámicos. Simuladores actuales predominantes
arXiv · cs.ROExploración de la identificación automatizada de vulnerabilidades en el código JavaScript utilizando modelos de lenguaje grandes
arXiv: 2609.13816v1Tipo de anuncio: nuevo Resumen: JavaScript alimenta aproximadamente el 98.8% de todos los sitios web, lo que hace que las vulnerabilidades en su código sean un riesgo de seguridad significativo, pero los enfoques de detección existentes como Static Appl
arXiv · cs.CRConfundir el modelo, controlar el flujo: comprender y mitigar las fugas de privacidad de los agentes de LLM con el control del flujo de información
arXiv:2609.14003v1 Tipo de anuncio: nuevo Resumen: los agentes de IA personales basados en modelos de lenguaje grandes (LLM) tienen acceso cada vez más a los datos y comunicaciones privados de un usuario para proporcionar asistencia personalizada
arXiv · cs.CRAGENTQ: Ataques de puerta trasera condicionados por cuantificación a agentes de LLM
arXiv: 2609.14060v1Tipo de anuncio: nuevo Resumen: La cuantificación es una de las rutas de implementación predeterminadas para los agentes LLM de peso abierto, pero no preserva el comportamiento: un adversario puede liberar un punto de control de precisión completa que
arXiv · cs.CRSkillSecurer: Detección y parcheo de vulnerabilidades de inyección rápida en habilidades de agentes de IA
arXiv:2609.14079v1 Tipo de anuncio: nuevo Resumen: las habilidades del agente extienden los agentes de IA con instrucciones, scripts y configuración reutilizables, pero también están abiertos a nuevos ataques para influir en las decisiones y acciones de un agente. Para agregar
arXiv · cs.CRThe Deception Delta: Adversarial Evaluation of LLM-Based Smart Contract Bytecode Forensics
arXiv: 2609.14098v1Tipo de anuncio: nuevo Resumen: Los modelos de lenguaje grandes se utilizan cada vez más en las investigaciones forenses de blockchain para interpretar el código de bytes de contratos inteligentes no verificados. Su robustez no ha sido sistemática
arXiv · cs.CRLas capacidades del agente de LLM deben seguir la intención de la tarea y la fuente del contexto
arXiv:2609.14631v1 Tipo de anuncio: nuevo Resumen: los agentes de LLM realizan acciones reales, que incluyen ejecutar código, modificar archivos, llamar a servicios y delegar tareas, impulsadas por fuentes de contexto: solicitudes de usuario, resultados de herramientas, documentos
arXiv · cs.CRDe los chatbots a los agentes de IA: las empresas están pasando de preguntar a delegar tareas
Durante los últimos dos años, casi cualquier empresa se ha familiarizado con los chatbots basados en inteligencia artificial: herramientas capaces de responder dudas, redactar textos o resumir documentos cuando alguien s
WWWhat’s NewTus conversaciones con ChatGPT no son privadas: OpenAI permite que empleados las lean sin que te des cuenta
Cientos de personas leen a diario las conversaciones que tienen los usuarios con ChatGPT. Un programa secreto de OpenAI, conocido como Project Lily, permite que empleados revisen fragmentos de tus conversaciones más priv
HipertextualEl ordenador portátil Perplexity ya está disponible en Windows, con tecnología NVIDIA RTX
A medida que los modelos locales se vuelven más capaces, los agentes de IA pueden manejar más trabajo directamente en un PC mientras mantienen información confidencial en el dispositivo. Ordenador portátil es una versión local del agente Perplexity Computer que planifica y
NVIDIA · Fuente oficialNovaFabric: Evidencia de manipulación evidente y reproducible para ejecuciones autónomas de agentes de IA
arXiv:2609.12582v1 Tipo de anuncio: nuevo Resumen: Cuando un agente autónomo de IA hace algo consecuente, ¿qué se puede probar sobre lo que hizo? Las plataformas de observabilidad de agentes capturan rastros, pero un rastro es mutable: altera
arXiv · cs.CRCerrar la brecha de la primera hora: evaluación de la confiabilidad de la IA y deficiencias de evaluación comparativa en la respuesta a incidentes cibernéticos para las fuerzas del orden
arXiv:2609.12681v1 Anuncio Tipo: nuevo Resumen: Las acciones de los agentes de policía de primera línea en la hora inicial de un incidente cibernético desempeñan un papel vital en la determinación del éxito final de una investigación. El min
arXiv · cs.CRBodhiPromptShield: mediación previa a la interferencia para la propagación de la privacidad de forma superficial en las canalizaciones de agentes de LLM
arXiv:2604.05793v2 Announce Type: replace Abstract: In LLM agent pipelines, prompt privacy risk propagates beyond a single model call: raw user content enters retrieval queries, memory write, tool arguments, OCR-derived
arXiv · cs.CRPerplexity confía en GPT-6 Astra con sistemas de extremo a extremo
Perplexity usa Astra para escribir comunicaciones, cambiar software y monitorear sistemas de producción, y se registra con mucha menos frecuencia que con modelos anteriores.
OpenAI · Fuente oficialLa nueva IA de IBM y la NASA es de código abierto y promete revolucionar la exploración lunar
La NASA e IBM han lanzado un nuevo modelo de inteligencia artificial que va a revolucionar el modo de explorar la Luna. El trabajo en conjunto entre la agencia especial estadounidense y la tecnológica ha arrojado como re
HipertextualLos agentes de OpenAI atacaron RubyGems en mayo
Los agentes de OpenAI llevaron a cabo un ataque no revelado a RubyGems es un nuevo informe explosivo de Spencer Kitts, Thomas Larsen y Sydney Von Arx, tres de los cuatro autores del informe sobre el ataque de agentes a wikis en desuso (
Simon Willison