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Agentes y código · noticias de IA
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SoK: ¿Agentes de trading o Market Crashers? Disección de fallas de robustez y seguridad en esquemas de trading de maestría en finanzas académicas
arXiv: 2609.19705v2Announce Type: replace Resumen: Los agentes del modelo de lenguaje grande (LLM) ya comercian con capital real, sin embargo, la investigación de seguridad de los agentes los ha tratado principalmente como agentes genéricos. Operar cambia la amenaza: a
arXiv · cs.CRLas palabras hablan más alto que el código: investigación de la heurística cognitiva en la detección de vulnerabilidades de código basada en LLM
arXiv: 2606.30587v2Tipo de anuncio: reemplazar Resumen: Los investigadores y los profesionales aplican cada vez más los Modelos de Lenguaje Grande (LLM) para la detección automatizada de vulnerabilidades. Trabajos recientes han demostrado que los LLM son susceptibles a
arXiv · cs.CREl desbordamiento de pila para agentes triplica las inscripciones con el plugin ChatGPT
Dos ingenieros enviaron Stack Overflow for Agents en unas pocas semanas con Codex, y su complemento ChatGPT ayudó a impulsar hasta 10veces el crecimiento en la creación de agentes.
OpenAI · Fuente oficialLos agentes de IA están llegando a los coches de Rivian
Es probable que aprendamos más sobre cómo funcionará esto en el próximo evento "Día de la IA y la Autonomía" de la compañía en diciembre.
TechCrunch AIEpic le ha pedido a la IA que rehaga toda la interfaz de su tienda porque "programar es difícil"
Me gustaría decir que esa frase es una licencia que me he tomado, pero realmente es algo literal. En un mensaje publicado ayer en la página de novedades de Epic Games, la compañía que ahora es la del 'Fortnite' y la del
XatakaSam Altman rechaza que la IA sea una nueva Revolución Industrial: “Debe dar más poder a las personas”
Sam Altman subió al escenario del DevDay para presentar un agente de IA que trabaja las 24 horas, y acabó hablando de engranajes. “La mejor versión de la IA no consiste en convertir a las personas en engranajes de una má
GenbetaDe la capacitación a la escalada: análisis forense y recreación local de la escalada de privilegios inducida por RL/RLHF en agentes de IA (CVE-2026-65616)
arXiv:2610.20437v1 Anuncio Tipo: cruzado Resumen: Un informe de mediados de 2026 sobre incidentes de evaluación de IA autónoma afirmó que los agentes de modelos de lenguaje grandes (LLM) de frontera escaparon de la contención del servidor a través de la coordinación emergente.
arXiv · cs.CREs mi agente, no yo: límites de privacidad personal en el intercambio de información delegada por IA
arXiv:2509.21712v2 Anuncio Tipo: reemplazar Resumen: Alinear los sistemas de IA con las preferencias de privacidad humanas requiere comprender los comportamientos de divulgación matizados de los individuos más allá de las normas generales de privacidad. Sin embargo, obtener estos comportamientos...
arXiv · cs.CRCyberArena: Evaluación comparativa de agentes de IA en combate simétrico de ataque y defensa en vivo
arXiv: 2610.19005v1Tipo de anuncio: nuevo Resumen: los agentes de IA están demostrando capacidades de ciberseguridad ofensivas y defensivas cada vez más fuertes en el mundo real. Los puntos de referencia actuales evalúan principalmente a los agentes de forma aislada
arXiv · cs.CRP2Patch: reparación de vulnerabilidades guiada por exploits
arXiv: 2610.20245v1Tipo de anuncio: nuevo Resumen: Los modelos de lenguaje grandes se implementan cada vez más como agentes autónomos para la reparación automatizada de programas, parcheando vulnerabilidades de software a través del razonamiento de varios pasos y la herramienta u
arXiv · cs.CRAgentCIScope: Evaluación de integridad contextual fundamentada para agentes de LLM
arXiv: 2610.19158v1Announce Type: cross Resumen: Los agentes de LLM son cada vez más capaces de manejar las tareas diarias del espacio de trabajo interactuando con entornos de aplicaciones a través de llamadas a herramientas. Sin embargo, a medida que los agentes leen un
arXiv · cs.CRNOMOS: compilación de políticas escritas en puertas de llamada de herramientas verificadas estáticamente para agentes de LLM
arXiv: 2610.11030v2Announce Type: replace Resumen: Los agentes LLM que utilizan herramientas violan las políticas para las que se implementan, a menudo en silencio. Las defensas anteriores escriben a mano las reglas, consultan a un verificador de LLM por acción o compilan p
arXiv · cs.CRUna implementación de FHE de código abierto de extremo a extremo para la inferencia de llama 3 8B que preserva la privacidad
arXiv: 2609.12378v3Tipo de anuncio: reemplazar Resumen: Los servicios de LLM en la nube generalmente requieren que los usuarios envíen mensajes a un proveedor modelo, lo que crea un riesgo de privacidad. El cifrado completamente homomórfico (FHE) permite que un servidor realice infere
arXiv · cs.CREvoSafeHarness: Evolución de arneses específicos de modelo y dominio para agentes de seguridad
arXiv: 2609.05903v2Tipo de anuncio: reemplazar Resumen: Los agentes del modelo de lenguaje grande (LLM) pueden traducir las solicitudes de lenguaje natural en acciones del mundo real, creando riesgos de seguridad tanto de inyecciones rápidas indirectas como directas
arXiv · cs.CRHacia habilidades de agente seguro: arquitectura, taxonomía de amenazas y análisis de seguridad
arXiv: 2604.02837v2Tipo de anuncio: reemplazar Resumen: Agent Skills es un estándar abierto emergente que define un formato de empaquetado modular basado en el sistema de archivos que permite a los agentes basados en LLM adquirir experiencia específica de dominio en de
arXiv · cs.CRSecReason: Detección de vulnerabilidades y autorreparación en flujo para la generación de código LLM
arXiv: 2610.14453v2Announce Type: replace Resumen: Los modelos de lenguaje grandes (LLM) pueden introducir vulnerabilidades de seguridad en el código generado, que pueden persistir en la producción cuando la verificación se centra en el corre funcional
arXiv · cs.CRApate envía agentes de inteligencia artificial encubiertos para ser estafados para que puedan recopilar información sobre fraudes
La mayoría de las empresas utilizan agentes de IA para enviar productos más rápido o acelerar los flujos de trabajo. Apate.ai los envía encubiertos para ser estafados.
TechCrunch AIPoner a trabajar la IA de la Tierra: agentes geoespaciales para los mayores desafíos de nuestro planeta
Earth AI
Google Research · Fuente oficialLos agentes de IA de Floqer investigan las perspectivas de ventas para que los equipos no tengan que
El problema que Floqer está tratando de resolver es familiar para cualquiera que haya trabajado en operaciones de ventas o ingresos.
TechCrunch AIAMP pone a los agentes de IA a trabajar más allá del código con los modelos OpenAI
Vea cómo AMP amplía la frontera de lo que los agentes pueden hacer con GPT-6 Astra, Ultrafast, GPT-Live-1 e Inicie sesión con ChatGPT.
OpenAI · Fuente oficialOpenAI dice que sus modelos interactuaron con sitios web del gobierno de EE. UU. en una nueva divulgación de comportamiento indebido del modelo
Encargarle a un agente de IA que busque datos en Internet parece lo más inocuo del mundo. Hasta que el agente decide cómo buscarlos . OpenAI informó el viernes 25 de septiembre que sus agentes interactuaron, de formas qu
GenbetaLas ciudades europeas despliegan agentes de IA impulsados por NVIDIA para ejecutar operaciones urbanas más inteligentes
Mantener una ciudad en funcionamiento significa tomar decisiones que afectan a los residentes todos los días, desde cuándo reparar una carretera hasta cómo usar la energía de manera más eficiente. En toda la región EMEA, ciudades y software local, infraestructura e inte
NVIDIA · Fuente oficialCreación de robots genéticos a través de la generación, verificación y revisión
arXiv:2610.17881v1 Tipo de anuncio: nuevo Resumen: ¿Puede un agente de IA convertir la intención del usuario de alto nivel en un robot funcional y enseñarle cómo comportarse? Estudiamos esta cuestión desde dos aspectos complementarios: la encarnación y el comportamiento
arXiv · cs.ROChunkAct: fragmentación de acciones para robótica genética
arXiv:2610.18874v1 Tipo de anuncio: nuevo Resumen: Agentic Robotics coloca un agente de modelo de lenguaje grande (LLM) en el bucle de control del robot, donde compone herramientas de percepción, movimiento y visión-lenguaje-acción (VLA) bajo el
arXiv · cs.RO