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Este año · Todo el archivo conservado
Cuando las habilidades les indican a los agentes que no pregunten: Un estudio a gran escala de las directivas de supervisión en las habilidades de los agentes
arXiv:2610.37734v1 Anuncio Tipo: nuevo Resumen: Las habilidades de los agentes, paquetes de instrucciones reutilizables centrados en un archivo SKILL.md, extienden los agentes de IA bajo demanda, y una sola línea en una habilidad ampliamente copiada llega a cada agente que carga
arXiv · cs.CREscanee antes de instalar: Detección y mitigación de vulnerabilidades locales y compuestas en Skills.
arXiv:2610.37901v1 Anuncio Tipo: nuevo Resumen: Una habilidad de agente empaqueta instrucciones en lenguaje natural, scripts y archivos de referencia que un agente basado en LLM carga para una tarea. Las habilidades pueden acceder al sistema de archivos, shell y
arXiv · cs.CRLa IA ya empieza a dejar huella en el paro español. Los más expuestos: programadores y diseñadores
Cuando una pared cede, el primer aviso casi nunca es un derrumbe inmediato. Suele ser una fina grieta en la pintura apenas perceptible, a menos que la estés buscando. Con la IA y el empleo pasa algo parecido: tres años p
XatakaWabi, el agente de IA que crea mini aplicaciones, ahora valorado en $ 1,25 mil millones después de la última ronda
El jueves, la aplicación de IA Wabi, que ahora se describe a sí misma como un "agente personal", dijo que ha recaudado $ 55 millones con una valoración de $ 1.25 mil millones.
TechCrunch AIUna ingeniera de Amazon preguntó a ChatGPT cómo dejar su medicación de epilepsia. La IA le diseñó un calendario de 25 días que ha terminado en tragedia
Bowen Wan tenía 31 años, trabajaba como ingeniera de software en Amazon y sufría una epilepsia grave. En enero de 2026, ante la posibilidad de perder su empleo y su derecho a permanecer en Estados Unidos, recurrió a Chat
XatakaLa precisión del monitor no es la respuesta: un marco de valor de decisión para evaluar los monitores de reinicio de agentes de IA.
arXiv:2610.36544v1 Anuncio Tipo: nuevo Resumen: La precisión de la clasificación y las tasas de verdaderos positivos y falsos positivos por sí solas no determinan si reiniciar un agente de IA mejora el éxito. Usando un identificador exacto de alarma a acción
arXiv · cs.AIInfraDev: ¿Pueden los agentes de codificación desarrollar la infraestructura de IA y cómo podemos saberlo?
arXiv: 2610.36589v1Tipo de anuncio: nuevo Resumen: Los agentes de codificación están comenzando a desarrollar la infraestructura de IA de nivel de producción que capacita y sirve a modelos grandes, pero los puntos de referencia existentes cubren solo núcleos individuales o cantan
arXiv · cs.AIRecordar no es suficiente: refinar la memoria y aprender cuándo usarla en sistemas multiagente.
arXiv: 2610.36652v1Tipo de anuncio: nuevo Resumen: La memoria ayuda a los sistemas multiagente basados en LLM a reutilizar la experiencia, pero los consejos almacenados pueden ser defectuosos o aplicarse en la situación incorrecta. El éxito o el fracaso a nivel de equipo por sí solo no puede
arXiv · cs.AISkill Dreaming: Evolución de las habilidades del repositorio a través de flujos de solicitudes de extracción
arXiv: 2610.36188v1Tipo de anuncio: nuevo Resumen: los agentes del modelo de lenguaje grande (LLM) dependen cada vez más de habilidades reutilizables para tareas complejas de ingeniería de software, lo que hace que las bibliotecas de habilidades sean esenciales para el desarrollo de repositorios
arXiv · cs.AI¿Qué tan estables son las pruebas generadas por LLM bajo refactorización de programas? Una prueba de estrés para la generación de código verificable.
arXiv: 2610.36328v1Tipo de anuncio: nuevo Resumen: Los puntos de referencia para la generación de código verificable generalmente prueban una prueba contra una implementación fija. Preguntamos si la misma prueba sigue siendo válida después de que un programa refactorice
arXiv · cs.AI¿Corrección o manipulación? Medición de la vigilancia epistémica en agentes LLM bajo presión del usuario
arXiv: 2610.36453v1Tipo de anuncio: nuevo Resumen: Los agentes de LLM que responden preguntas y actúan en nombre de los usuarios deben decidir cuándo ceder el paso a un usuario que no está de acuerdo. El desacuerdo puede corregir un error genuino o puede ser un intento
arXiv · cs.AI¿Cuándo intervenir? Un estudio empírico de errores y autorrecuperación en agentes de LLM.
arXiv:2610.36471v1 Announce Type: new Resumen: Los agentes LLM interactúan con los servicios web para realizar tareas en nombre de los usuarios. Los errores durante estas interacciones pueden interrumpir la ejecución e impedir la finalización de la tarea, motivando a exte
arXiv · cs.AIAnalizar una hoja de cálculo con ChatGPT, Gemini o Claude: qué hacen bien y dónde se equivocan
ChatGPT, Gemini y Claude analizan tu Excel ejecutando código, pero fallan con tablas escaneadas y suposiciones. Cómo comprobar el resultado. La noticia Analizar una hoja de cálculo con ChatGPT, Gemini o Claude: qué hacen
WWWhat’s NewHGWM: Hierarchical Graph-Guided World Model for Zero-Shot Object Navigation via Graph Matching
arXiv:2610.32554v2 Anuncio Tipo: reemplazar Resumen: La navegación de objetos de cero disparos requiere que un agente encarnado elija dónde buscar mientras conserva la evidencia de observaciones previas. HGWM acopla una habitación generada por LLM
arXiv · cs.ROCon los ojos vendados: Cómo mantener en secreto la moneda de auditoría ante los agentes de LLM
arXiv:2610.37055v1 Anuncio Tipo: nuevo Resumen: La certificación basada en auditoría limita la tasa de violación de un agente LLM mediante la auditoría de una fracción aleatoria $\varepsilon$ de acciones y el reponderado de las etiquetas auditadas; su validez
arXiv · cs.CRAgentSentry: Mitigación de la inyección indirecta de mensajes en agentes LLM mediante diagnósticos causales temporales y purificación del contexto.
arXiv:2602.22724v2 Anuncio Tipo: reemplazar Resumen: Los agentes de modelos de lenguaje grandes (LLM) aumentados con herramientas agregan el historial de diálogo, las salidas de las herramientas y el contenido recuperado en un estado de tiempo de ejecución acumulado para completar múltiples pasos
arXiv · cs.CRPhronix: el paradigma de aprendizaje centrado en las capacidades para agentes
arXiv: 2610.31789v1Tipo de anuncio: nuevo Resumen: La informática científica se basa cada vez más en agentes basados en modelos de lenguaje grandes para tareas de ingeniería de rendimiento como instrumentación, análisis y portabilidad de flujos de trabajo. Cómo
arXiv · cs.AITACS-RF: Síntesis de circuitos genéticos impulsados por herramientas de módulos de RF y mmWave
arXiv:2610.31882v1 Tipo de anuncio: nuevo Resumen: Presentamos el marco de TACS-RF - una síntesis de circuitos genéticos impulsada por herramientas de módulos de RF y mmWave. En este marco, un agente de codificación de modelo de lenguaje grande (LLM) (Claude
arXiv · cs.AIPermiso para reintentar: un estudio de autorización y recuperación en flujos de trabajo de agentes de IA
arXiv:2610.31916v1 Tipo de anuncio: nuevo Resumen: Un agente duradero puede reanudar una acción consecuente mientras su autoridad cambia y el resultado externo de la acción sigue siendo incierto. Estudiamos la fiabilidad del tiempo de ejecución de a
arXiv · cs.AISuplantación de la caja de herramientas: Optimización de las descripciones de las herramientas para engañar a los agentes de LLM
arXiv:2610.33182v1 Anuncio Tipo: nuevo Resumen: Los agentes de modelos de lenguaje grandes (LLM) se utilizan ampliamente en muchas aplicaciones y a menudo dependen de herramientas externas. La información de las herramientas, como las descripciones de funciones, ayuda a los agentes a disuadir
arXiv · cs.CRA Deterministic Security Runtime for LLM Agents on MPI and Batch-Scheduled HPC Systems: Consensus-Governed, Hardware-Rooted Supervision of Every Rank
arXiv: 2610.33318v1Tipo de anuncio: nuevo Resumen: Los agentes de modelos de lenguaje grandes lanzan simulaciones en sistemas de computación de alto rendimiento (HPC), donde un sbatch o mpirun puede comprometer miles de horas de nodo y un resultado falsificado
arXiv · cs.CRApple lanza iOS 27.2, que añade soporte para usar Siri AI en español
Apple acaba de lanzar la actualización a iOS 27.2, con algunas novedades interesantes para los modelos de iPhone compatibles. En líneas generales se trata de una versión de software con mejores menores, aunque hay un par
HipertextualAplicaciones de la IA de caja negra
arXiv:2610.32092v1 Tipo de anuncio: nuevo Resumen: Verificar la procedencia de los agentes LLM autónomos es un desafío de seguridad crítico. La atribución semántica existente se ofusca fácilmente por las indicaciones del sistema, mientras que el agua activa
arXiv · cs.CROn Task, Off Track: Benchmarking LLM and Agent Robustness to Near-Target Prompt Injection
arXiv: 2610.32531v1Tipo de anuncio: nuevo Resumen: Los puntos de referencia de inyección rápida evalúan si los modelos de lenguaje grandes (LLM) y los agentes resisten las instrucciones maliciosas incrustadas en el contenido externo. Sin embargo, un sistema podría perfo
arXiv · cs.CR