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¿La detección de marcas de agua de LLM podría ser pública?

arXiv: 2610.12106v1Announce Type: new Resumen: La marca de agua de modelos de lenguaje grandes es popular para rastrear salidas de chatbot y agentic, sin embargo, los detectores permanecen inéditos ya que exponerlos podría permitir a los atacantes

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Google lleva la IA auténtica a Gemini, empezando por las empresas

Google está convirtiendo a Gemini en un agente de IA que puede planificar, ejecutar tareas y trabajar en aplicaciones y sistemas empresariales. El agente puede delegar el trabajo a subagentes, usar múltiples modelos de IA e incluso obtener su propia identidad en el lugar de trabajo

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AWS lanza una cadena de herramientas de IA física de código abierto para robótica

La cadena de herramientas combina las herramientas de AWS y NVIDIA para la generación de datos sintéticos, la capacitación de modelos, la simulación y validación, la implementación de bordes y la mejora continua. La publicación de AWS lanza la cadena de herramientas de IA física de código abierto f

The Robot Report

CredLeakBench: Evaluación de fugas de credenciales y recuperación en agentes de LLM

arXiv: 2610.08871v1Tipo de anuncio: nuevo Resumen: Los agentes del modelo de lenguaje se implementan cada vez más para automatizar las tareas digitales cotidianas, desde la administración de correos electrónicos y redes sociales hasta el manejo de cuentas bancarias y facturas, lo que permite a los usuarios

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Verificación formal del tiempo de ejecución para agentes de LLM que utilizan herramientas: un estudio fuera de línea del mismo punto de referencia sobre AgentDojo y STAC

arXiv: 2610.09793v1Tipo de anuncio: nuevo Resumen: Las barandillas para los agentes LLM que utilizan herramientas suelen ser reglas específicas de la aplicación, lo que hace que las políticas de seguridad dependientes de datos de varios pasos sean difíciles de especificar, auditar y reutilizar. Como d

arXiv · cs.CR

APEX: Protección activa en los límites de ejecución para agentes de LLM

arXiv:2610.06966v1 Announce Type: new Abstract: Indirect prompt injection (IPI) oculta instrucciones contradictorias en el contenido que los agentes del modelo de lenguaje grande (LLM) leen en tiempo de ejecución. A medida que los agentes componen capacidades heterogéneas

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