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Evaluación del aprendizaje por indagación en agentes basados en LLM: hipótesis, razonamiento y exploración
arXiv:2610.21604v1 Tipo de anuncio: nuevo Resumen: La investigación científica implica ciclos iterativos de exploración, generación de hipótesis y razonamiento sobre las observaciones para descubrir relaciones en sistemas complejos. Langu grande
arXiv · cs.AIAgentPerturb: Evaluación de la robustez del agente de LLM bajo perturbaciones de interacción controladas
arXiv: 2610.21624v1Tipo de anuncio: nuevo Resumen: las tareas del mundo real a menudo son complejas y ruidosas, lo que plantea desafíos sustanciales para los agentes de LLM. Sin embargo, las evaluaciones existentes carecen de un marco sistemático para caracterizar conjuntamente
arXiv · cs.AIRSIFlow: Flujos de trabajo de auto-mejora adaptativa con un metaagente en evolución
arXiv: 2610.21791v1Tipo de anuncio: nuevo Resumen: Los agentes del modelo de lenguaje grande (LLM) han demostrado capacidades sólidas en tareas complejas, incluida la generación de código, el uso de herramientas y la respuesta a preguntas de varios saltos.
arXiv · cs.AIGraphACM: Medición de la consistencia de la acción basada en gráficos para la cuantificación de la incertidumbre en agentes de LLM
arXiv:2610.22031v1 Tipo de anuncio: nuevo Resumen: La consistencia del comportamiento en ejecuciones repetidas proporciona una señal informativa para evaluar la confiabilidad de los agentes del modelo de lenguaje grande (LLM). Sin embargo, el aprox. existente
arXiv · cs.AIFAOP: Formas normales y un álgebra para flujos de trabajo de agentes de IA
arXiv: 2610.22061v1Tipo de anuncio: nuevo Resumen: Las organizaciones codifican cada vez más los procedimientos operativos como habilidades de agente de varios pasos, aquí llamadas Procedimientos Operativos de Agente (AOP), que deben ser rastreables, auditables, repro
arXiv · cs.AIINDAGAR: Aprender a auditar el cumplimiento de la política en el uso de herramientas de agentes de LLM
arXiv: 2610.22124v1Tipo de anuncio: nuevo Resumen: Los sistemas agénticos modernos amplían los modelos de lenguaje con herramientas externas, lo que les permite completar tareas complejas a través de interacciones de varias vueltas. A medida que estos agentes se despliegan en
arXiv · cs.AICreído pero no dicho: medición del colapso de creencias ocultas en discusiones de LLM multiagente
arXiv:2610.22138v1 Announce Type: new Abstract: Los sistemas LLM dependen cada vez más de grupos de agentes que discuten, critican y se revisan entre sí, asumiendo que los pares detectarán errores individuales. Probamos esta suposición a
arXiv · cs.AILa extensión de ChatGPT para Chrome ya puede trabajar en tus pestañas: rellenar formularios, comparar productos y organizar tu navegador
La extensión de ChatGPT para Chrome ya rellena formularios y organiza tus pestañas con su agente. Pide permisos amplios: así funcionan y sus riesgos. La noticia La extensión de ChatGPT para Chrome ya puede trabajar en tu
WWWhat’s NewLos agentes de IA están aprendiendo a mejorar su propio software. La clave puede estar en predecir sus errores antes de cometerlos
En el desarrollo de software, cambiar algo para mejorarlo siempre abre la posibilidad de estropear otra cosa. Hasta un ajuste pequeño puede alterar el comportamiento de un programa, de modo que proponer una modificación
XatakaOpenAI pidió a una IA que terminara una tarea de programación. Acabó entrando en una cartera ajena para conseguirlo
Hasta hace no tanto, hablar de agentes de inteligencia artificial parecía hablar de una tecnología del futuro. Hoy, sin embargo, ya podemos delegarles tareas que van mucho más allá de responder preguntas: buscar informac
XatakaPuesta a tierra de los agentes de IA en la realidad biológica: bloques de construcción para laboratorios húmedos autónomos
Ciencia General
Google Research · Fuente oficialIndia se convierte en el último país en informar sobre la actividad de agentes de IA deshonestos
Los agentes entraron a través de credenciales y configuraciones de conexión que quedaron expuestas en configuraciones de aplicaciones, repositorios de código público y roles de nube excesivamente permisivos.
TechCrunch AIUna información privilegiada de Nvidia convertida en CV sobre por qué la robótica aún no ha llegado a su momento de ChatGPT
Amulya Vishwanath, quien pasó siete años liderando la comercialización de productos para las plataformas de robótica de NVIDIA, dice que la robótica se encuentra actualmente en su "era Lego", con los bloques de construcción básicos como actuadores, manos robóticas, software, un
TechCrunch AILa IA física es más que robots, dice el veterano de Nvidia que ahora invierte en ella
Amulya Vishwanath, quien pasó siete años liderando la comercialización de productos para las plataformas de robótica de NVIDIA, dice que la robótica se encuentra actualmente en su "era Lego", con los bloques de construcción básicos como actuadores, manos robóticas, software, un
TechCrunch AIHan pillado a una flota de agentes de IA rebeldes campando por internet. Por primera vez, han sido creados y activados en China
Por primera vez, unos investigadores especializados en ciberseguridad han capturado a un grupo de agentes de IA autónomos merodeando por internet que habían sido desplegados desde infraestructura china. Durante diez días
XatakaOpenAI despide a tres trabajadores por manejar de manera inapropiada “información sensible”
El 30 de septiembre, Chris Painter, de METR, declaró ante un subcomité del Senado de EE. UU. que OpenAI había invitado a “un puñado” de sus colegas a entrar en sus oficinas para averiguar cómo agentes de IA de la propia
GenbetaEvaluación de LLMs Multimodales como Agentes Generalistas de Visión-Lenguaje-Acción para el Control de Drones: Comando, Aproximación, Seguimiento y Búsqueda
arXiv:2609.01404v2 Tipo de anuncio: reemplazar Resumen: Los modelos multimodales de lenguaje grande (MLLM) se utilizan cada vez más para tomar decisiones para drones, pero las evaluaciones existentes se limitan principalmente a la simulación, a un solo dron
arXiv · cs.ROThinking in Graphs: Neo4j-Backed Exploit-Chain Reasoning for LLM Penetration-Testing Agents
arXiv:2610.20902v1 Tipo de anuncio: nuevo Resumen: los agentes de codificación LLM como Claude Code y OpenAI Codex pueden impulsar herramientas de prueba de penetración, pero razonan sobre un compromiso como una lista plana de hallazgos en un contexto
arXiv · cs.CRScrewtape: Edición de transcripciones adversarias para Monitor Red-Teaming
arXiv:2610.20941v1 Tipo de anuncio: nuevo Resumen: Presentamos Screwtape, un pipeline que convierte las transcripciones de agentes reales en ataques que evaden los monitores de solo acción. Un atacante de LLM edita una transcripción para que el agente pueda
arXiv · cs.CRLos jueces más fuertes no ven más: ceguera de integridad de implementación en la evaluación de LLM
arXiv:2610.21135v1 Announce Type: new Abstract: LLM-agent evaluation reports behavioral scores but leaves the identity of the deployed runtime stack not reported. Una implementación manipulada que preserva las salidas evaluadas pasa
arXiv · cs.CRCombinación de LLM y análisis dinámico para pruebas universales de herramientas estáticas de pruebas de seguridad de aplicaciones
arXiv: 2610.21309v1Tipo de anuncio: nuevo Resumen: Las herramientas de pruebas de seguridad de aplicaciones estáticas (SAST) ayudan a detectar posibles vulnerabilidades de software, pero ellas mismas contienen fallas que socavan la confiabilidad y la usabilidad. A
arXiv · cs.CRLo que sobrevive a la autoevolución: marcas de procedencia en arneses de agente copiados
arXiv: 2610.21458v1Tipo de anuncio: nuevo Resumen: arneses de agente, el indicador y el código de herramienta en torno a un modelo base, fuga. Las 512.000 líneas de Claude Code se reflejaron horas después de un error de empaquetado. Un plagiario puede pasar un le
arXiv · cs.CRMy Credentials, Please: Detecting Filesystem Capability Laundering in MCP Servers at Scale
arXiv:2610.22301v1 Announce Type: new Abstract: The Model Context Protocol (MCP) estandariza cómo los agentes de IA invocan herramientas externas. Los servidores MCP exponen las herramientas a través de un contrato declarado que consiste en un nombre, una descripción, un
arXiv · cs.CRSecureClaw: Clawing Back Control of LLM Agents
arXiv: 2606.09549v3Tipo de anuncio: reemplazar Resumen: Los agentes del modelo de lenguaje grande (LLM) que utilizan herramientas se enfrentan a dos fallas de seguridad distintas: acciones externas no autorizadas y exposición de texto plano sensible dentro del tiempo de ejecución b
arXiv · cs.CR