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Caracterización de la búsqueda web por agentes conversacionales de LLM: desde decisiones y estrategias de búsqueda hasta resultados y respuestas
arXiv: 2609.19244v1Announce Type: new Resumen: Los agentes de LLM conversacional dependen cada vez más de la búsqueda web, sin embargo, el ciclo de vida de extremo a extremo de la búsqueda agéntica sigue siendo poco conocido. Presentamos el primer estudio de Web searc
arXiv · cs.AI¿Los agentes de IA entienden la arquitectura informática?
arXiv: 2609.19387v1Announce Type: new Abstract: A los agentes se les pide cada vez más que diseñen hardware y se informa cada vez más que tienen éxito. Dichos informes establecen que un diseño mejoró; no pueden establecer por qué. Un agente t
arXiv · cs.AIUn Marco de Evaluación Unificado para Modelos de Lenguaje Grande Confiables, IA Agénica y Sistemas Multimodales
arXiv: 2609.19524v1Tipo de anuncio: nuevo Resumen: Las puntuaciones de referencia por sí solas proporcionan una base incompleta para evaluar la confiabilidad de los sistemas modernos de inteligencia artificial. Modelos de lenguaje grandes (LLM), sistema agentic
arXiv · cs.AIAutoDatos: Búsqueda genética para la selección de datos previos a la capacitación
arXiv: 2609.19754v1Tipo de anuncio: nuevo Resumen: los agentes de LLM se han mostrado prometedores recientemente en la automatización de la ingeniería de aprendizaje automático mediante la edición del modelo y el código de capacitación bajo retroalimentación de ejecución. Los datos, sin embargo, siguen siendo largel
arXiv · cs.AIRepensar la colaboración multiagente: cuando más es menos
arXiv:2609.19759v1 Tipo de anuncio: nuevo Resumen: El rápido avance de los modelos de lenguaje grandes y los arneses de agente único ha remodelado el panorama de los sistemas autónomos, planteando una pregunta crítica sobre cuándo
arXiv · cs.AI¿El plan de la FAA para arreglar el tráfico aéreo? $ 875 millones en IA
Se está lanzando un nuevo programa de software basado en IA para ayudar a los controladores de tráfico aéreo a navegar mejor por sus trabajos como guardias de cruce de los cielos de Estados Unidos.
TechCrunch AILa solución para los agentes de IA deshonestos podría ser más IA
A medida que las empresas entregan tareas más largas y complejas a los agentes de IA, se enfrentan a un problema de supervisión: los agentes pueden actuar más rápido, durante más tiempo y a un volumen mayor del que los humanos pueden revisar de manera realista.
TechCrunch AILa ONU recurre a Google para preparar sus datos globales para los agentes de IA
El cambio se produce después de que una prueba de UNICEF descubriera que los principales modelos de IA tenían dificultades para recuperar con precisión las estadísticas mundiales de desarrollo.
TechCrunch AILos agentes de OpenAI estaban explorando los servidores de Hugging Face dos meses antes del gran ataque de julio, y OpenAI omitió ese detalle en su informe
La cronología del incidente de OpenAI con Hugging Face tiene una nueva capa. Reuters publicó este 16 de septiembre, citando investigadores independientes, que los agentes de OpenAI ya estaban comprometiendo cuentas de Hu
WWWhat’s NewLos agentes de IA rivales, Instinct y Meta's Muse, añaden la capacidad de hacer llamadas
Las personas pueden usar estos asistentes para hacer reservas en restaurantes y cancelar suscripciones.
TechCrunch AIARM Total Design for Physical AI reúne a más de 80 desarrolladores
Con su nuevo programa y su Robotics Capability Framework, ARM tiene como objetivo aportar más claridad y unidad a la industria de la robótica. La publicación Arm Total Design for Physical AI reúne a más de 80 desarrolladores que aparecieron fi
The Robot ReportLa primera clínica oftalmológica dirigida por agentes de IA en China acaba de publicar su primer informe real: el reto no era diagnosticar, sino trabajar con médicos
La publicación científica que acaba de aparecer en Nature Medicine no trata sobre un experimento en laboratorio. Trata sobre lo que pasó cuando investigadores de la Universidad Tsinghua de Pekín desplegaron un sistema de
WWWhat’s NewLos UAV cumplen con la inteligencia incorporada: uniendo las intenciones humanas y la dinámica de vuelo mediante el aprovechamiento de los agentes de IA físico-digitales
arXiv: 2609.18326v1Tipo de anuncio: nuevo Resumen: Los vehículos aéreos no tripulados (UAV) extienden la inteligencia incorporada al espacio tridimensional continuo, donde la percepción, el razonamiento, la encarnación física y la acción son estrechas
arXiv · cs.ROM$^3 $ P-R1: Aprendizaje de refuerzo para la planificación de movimiento multimodal guiada por un modelo de lenguaje grande a través de la generación de código MIP
arXiv:2609.18669v1 Tipo de anuncio: nuevo Resumen: La planificación de movimiento multimodal (M$^3 $P) requiere un razonamiento conjunto sobre movimientos continuos y transiciones de modo discreto, lo que dificulta su resolución de manera eficiente. Por ejemplo,
arXiv · cs.ROMejorar la semejanza humana en los agentes de aprendizaje de refuerzo a través de la cuantificación jerárquica de macroacciones
arXiv: 2605.30928v2Announce Type: replace Resumen: Los agentes similares a los humanos son un objetivo de larga data de la inteligencia artificial. A pesar de un buen desempeño, la mayoría de los agentes de aprendizaje por refuerzo (RL) siguen siendo impulsados por las recompensas y a menudo
arXiv · cs.ROPropagación de confianza y contención estructural en oleoductos LLM multiagente
arXiv: 2609.17648v1Tipo de anuncio: nuevo Resumen: Los sistemas LLM multiagente automatizan cada vez más las tareas que involucran a agentes con diferentes niveles de privilegios, creando un riesgo de seguridad en el que un agente de bajo privilegio comprometido
arXiv · cs.CRReflexiones sobre la confianza, revisadas: Contaminación de agentes de codificación de IA automodificables con puntos de referencia envenenados
arXiv:2609.17817v1 Announce Type: new Resumen: Las "Reflections on Trusting Trust" de Thompson mostraron que un compilador puede ser envenenado para reinsertar su propia puerta trasera, de modo que incluso la recompilación de una fuente limpia reproduce el troyano.
arXiv · cs.CRCuando los agentes de IA se encuentran con MEV: arbitraje entre cadenas en la economía agénica
arXiv:2609.17897v1 Tipo de anuncio: nuevo Resumen: Estudiamos el arbitraje entre cadenas cuando los buscadores son agentes de IA autónomos, en lugar de humanos o bots. Modelamos agentes como extractores de arbitraje y Maximal Extractabl
arXiv · cs.CRUn marco de evaluación de riesgos de seguridad para herramientas de desarrollo impulsadas por IA
arXiv: 2609.18658v1Tipo de anuncio: nuevo Resumen: las herramientas de desarrollo impulsadas por IA ahora se utilizan ampliamente para generar código y ayudar a los desarrolladores con las tareas de programación de rutina. Aunque el trabajo existente ha identificado vulnerabilidades
arXiv · cs.CRCASHEWS: Preprocesador de origen para la detección de paquetes maliciosos basados en LLM
arXiv:2609.18862v1 Announce Type: new Resumen: Las herramientas de detección de paquetes npm maliciosos ahora aprovechan la comprensión semántica del código fuente de los LLM para detectar intenciones maliciosas a escala. Esta capacidad ha demostrado ser invaluable en
arXiv · cs.CRASLEval: Medición del desplazamiento de la exposición a la privacidad en las sesiones de agentes de LLM
arXiv: 2609.18864v1Tipo de anuncio: nuevo Resumen: Las evaluaciones de privacidad de los agentes LLM que utilizan herramientas a menudo inspeccionan una acción designada, una respuesta final o un informe de atacante. Estos proxies locales pueden pasar por alto la exposición no autorizada si no
arXiv · cs.CRCuando los agentes parecen balizas: Evasión de NIDS por tráfico de protocolo de contexto de modelo
arXiv:2609.19091v1 Tipo de Anuncio: nuevo Resumen: El Protocolo de Contexto Modelo (MCP) estandariza la comunicación entre agentes autónomos de Inteligencia Artificial (IA) y herramientas remotas a través de HTTP Transmisible. Este cambio introduce
arXiv · cs.CRAgentLSD: Evaluación de agentes de seguridad de IA bajo contaminación de tareas adversas
arXiv:2609.19140v1 Tipo de anuncio: nuevo Resumen: los agentes de IA para la seguridad inspeccionan páginas web, código fuente, registros, archivos de configuración y salidas de comandos. Estos entornos pueden contener artefactos engañosos que influyen en la
arXiv · cs.CR¿Quién audita a quién, sobre qué sustrato, con qué evidencia? Un protocolo de auditoría independiente para Agentic AI
arXiv:2609.18272v1 Tipo de anuncio: Cross Resumen: Los sistemas de IA genéticos planifican, invocan herramientas y actúan con supervisión limitada; ahora son objeto de auditorías y, cada vez más, del auditor. Independence, the foundati
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