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Este año · Todo el archivo conservado
Pérdida colectiva de control en sistemas de agentes LLM: un relato epidémico de mutación, contagio y recuperación
arXiv:2609.18460v1 Announce Type: cross Resumen: ¿Cómo evoluciona un sistema multiagente de una desviación local a una pérdida colectiva de control? Proponemos una explicación epidémica organizada en torno a la mutación accidental, cont.
arXiv · cs.CRAsegurar la corrección de errores cuánticos contra los consejos engañosos de los agentes de IA
arXiv: 2609.19090v1Announce Type: cross Resumen: ¿Puede un atacante convertir la influencia sobre un asesor de inteligencia artificial (IA) en una actualización dañina de corrección de errores cuánticos? Identificamos una ambigüedad en el síndrome pasivo r
arXiv · cs.CRMoirae: un marco colaborativo de agentes multimodales para la detección dinámica de malware en Android
arXiv: 2608.27994v3Announce Type: replace Resumen: El ecosistema Android se enfrenta a amenazas de malware persistentes y en rápida evolución. Los detectores de aprendizaje automático existentes son vulnerables a la deriva del concepto porque dependen de
arXiv · cs.CRLa seguridad no se compone: estado de bucle no decaído para agentes autónomos de LLM
arXiv: 2608.27141v5Announce Type: replace Resumen: Los agentes de modelos de lenguaje grandes se implementan cada vez más como bucles autónomos. Partiendo de un objetivo humano, tal sistema descubre repetidamente el trabajo, planifica, ejecuta la herramienta c
arXiv · cs.CREvolveTrade: Refinamiento de políticas basado en la experiencia para agentes de trading LLM autónomos
arXiv: 2609.17632v1Tipo de anuncio: nuevo Resumen: Los agentes de trading del modelo de lenguaje grande (LLM) pueden combinar datos de mercado, noticias y análisis ejecutables, pero su comportamiento a menudo está controlado por un pol estático de uso de herramientas escritas a mano
arXiv · cs.AIGraphEcho: redundancia estructural y procedencia de la evidencia en agentes gráficos de LLM
arXiv:2609.17695v1 Tipo de anuncio: nuevo Resumen: Un agente de modelo de lenguaje grande (LLM) puede seguir más rutas de grafos sin adquirir más evidencia independiente. GraphEcho comprueba si los agentes confunden estos encuentros repetidos
arXiv · cs.AICuándo llamar a un LLM: un híbrido dependiente de la confianza para el reconocimiento de emociones rentable en la IA conversacional
arXiv: 2609.17977v1 Tipo de anuncio: nuevo Resumen: El reconocimiento de emociones en la conversación (ERC) es una capacidad de producción detrás de las indicaciones de asistencia del agente, el enrutamiento de escalamiento y el análisis posterior a la llamada en el centro de contacto como servicio
arXiv · cs.AITuiML: aprendizaje automático para agentes de IA
arXiv:2609.17984v1 Tipo de anuncio: nuevo Resumen: Las bibliotecas de aprendizaje automático como Weka y scikit-learn fueron diseñadas para programadores humanos. Los agentes de modelos de lenguaje ahora usan estas mismas bibliotecas recuperando API de memo
arXiv · cs.AIRideWay: Evaluación comparativa de la finalización eficiente de tareas para agentes lingüísticos que utilizan herramientas
arXiv:2609.17985v1 Announce Type: new Resumen: Los agentes de IA generalmente se evalúan por si completan una tarea. En la configuración de servicios interactivos, un agente exitoso aún puede frustrar a los usuarios haciendo preguntas repetidas,
arXiv · cs.AILa AEPD notifica el primer ciberataque ejecutado de forma autónoma por un agente de IA en España: accedió a datos personales y facturas sin intervención humana
La Agencia Española de Protección de Datos ha comunicado esta semana la primera notificación de brecha de datos en la que un agente de inteligencia artificial ejecutó un ciberataque de forma completamente autónoma contra
WWWhat’s NewEl hackeo a Hugging Face por los agentes rebeldes de OpenAI empezó mucho antes de lo que se creía
El hackeo a Hugging Face que perpetraron agentes de IA rebeldes de OpenAI sigue dando que hablar, ya que día tras día se conoce más del suceso. Si bien la empresa que lidera Sam Altman hizo público su propio reporte del
HipertextualReimaginar la publicidad con IA
Explore las nuevas experiencias publicitarias impulsadas por la IA de OpenAI, incluidos los agentes patrocinados, las herramientas para especialistas en marketing y las integraciones con HubSpot y Shopify.
OpenAI · Fuente oficialLa Agencia de Protección de Datos ha descubierto el primer ciberataque realizado por un agente IA en España
La Agencia Española de Protección de Datos (AEPD) ha recibido por primera vez la notificación de una brecha de datos personales en la que un tercero habría usado un agente de IA para ejecutar y controlar distintas fases
XatakaAuto-HSI: control humano personalizado de un enjambre de robots bajo demanda mediante el uso de LLM para la generación automática de código en línea
arXiv:2609.16346v1 Tipo de anuncio: nuevo Resumen: Este artículo presenta Auto-HSI, un método para generar interfaces personalizadas de interacción humano-enjambre (HSI) bajo demanda. El objetivo es permitir que los operadores no capacitados utilicen
arXiv · cs.RODefensas universales para agentes de LLM integrados en herramientas contra ataques adversarios
arXiv: 2609.16098v1Tipo de anuncio: nuevo Resumen: los agentes del Modelo de Lenguaje Grande (LLM) han demostrado capacidades impresionantes en una variedad de dominios, particularmente cuando se integran con herramientas externas para tareas de varios pasos
arXiv · cs.CRHacia agentes de prueba de penetración seguros impulsados por IA: amenazas de seguridad, barandillas y perspectivas arquitectónicas
arXiv: 2609.16694v1Tipo de anuncio: nuevo Resumen: los agentes autónomos con tecnología LLM están transformando el espacio de pruebas de penetración con flujos de trabajo de seguridad ofensivos dinámicos de varios pasos que requieren una supervisión mínima por parte de
arXiv · cs.CRROSETTA: decodificación LLM eficiente y precisa para preservar la privacidad a través de la evaluación híbrida CKKS/TFHE
arXiv: 2609.16915v1Tipo de anuncio: nuevo Resumen: Los modelos generativos de lenguaje grande (LLM) han logrado un rendimiento de vanguardia en muchas tareas del mundo real, como la generación de código y la respuesta a preguntas. Estos modelos pre
arXiv · cs.CRConozca a su agente: Pentesting impulsado por el reconocimiento de agentes de IA
arXiv:2607.19837v2 Announce Type: replace-cross Resumen: El pentesting tradicional utiliza el reconocimiento en cada paso para descubrir debilidades invisibles, crear ataques más fuertes y avanzar en el objetivo; argumentamos que los agentes de IA r
arXiv · cs.CRVibe Patenting: Evaluación de jueces de LLM para agentes profesionales de redacción de patentes
arXiv: 2609.13422v1Tipo de anuncio: nuevo Resumen: Los jueces de LLM se utilizan cada vez más para evaluar y mejorar los resultados generados por la IA, sin embargo, su confiabilidad para el trabajo profesional complejo sigue sin estar clara. Estudiamos este problema th
arXiv · cs.AIHacia una IA física autoadaptativa: ¿Pueden los agentes de LLM gestionar tareas físicas a largo plazo?
arXiv: 2609.13436v1Tipo de anuncio: nuevo Resumen: los agentes del Modelo de Lenguaje Grande (LLM) ofrecen un camino prometedor hacia la gestión autónoma de tareas físicas a largo plazo sin intervención humana. Sin embargo, las tareas físicas requieren una
arXiv · cs.AILabAgent: Personalice cualquier centro de investigación para descubrimientos científicos utilizando agentes de IA
arXiv:2609.13437v1 Tipo de anuncio: nuevo Resumen: La investigación científica es un proceso continuo que enfatiza la herencia. Los métodos desarrollados por los predecesores a menudo son ampliados por nuevos investigadores para explorar más
arXiv · cs.AILa identidad es más que un recuerdo: un punto de referencia para la identidad persistente en los agentes de IA implementados
arXiv:2609.13637v1 Tipo de anuncio: nuevo Resumen: Los agentes persistentes necesitan evaluaciones que distingan los hechos de identidad que pueden recordar de los que expresan y promulgan. Presentamos PAI-Bench, un punto de referencia neutral para el proveedor f
arXiv · cs.AIRecuperabilidad como primitiva del sistema para agentes de IA de Long-Horizon
arXiv: 2609.13672v1Tipo de anuncio: nuevo Resumen: los agentes de IA pueden ser interrumpidos mientras editan archivos, llaman a herramientas o llevan a cabo tareas de varios pasos. El reinicio repite el trabajo completado, pero continúa desde no verificado o superado
arXiv · cs.AITrustworthy Agentic AI: A Comprehensive Cybersecurity and Systems Survey on Threat Landscapes, Defense Architectures, and Open Challenges
arXiv: 2609.13731v1Tipo de anuncio: nuevo Resumen: La transición de los modelos de cimientos pasivos a los sistemas de IA agéntica autónomos y dirigidos a objetivos ha introducido capacidades sin precedentes al acoplar reas cognitivas recursivas
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