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Ciencia e investigación · noticias de IA
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Este año · Todo el archivo conservado
VOTO: Detección de marcas de agua verificables y ajenas para modelos de lenguaje grandes
arXiv: 2604.27666v2Tipo de anuncio: reemplazar Resumen: La regulación requiere que el texto generado esté marcado y sea detectable, pero las marcas de agua de clave simétrica dejan la detección al proveedor de mantenimiento de clave. Estudiamos provenanc de primera mano
arXiv · cs.CRAtaque de DPO verdaderamente benigno de pocos disparos para LLM de Jailbreaking
arXiv: 2605.10998v2Announce Type: replace Resumen: Las API de ajuste hacen que los LLM de frontera sean fáciles de personalizar, pero también pueden debilitar la alineación de seguridad durante el ajuste. Mientras que el trabajo previo muestra que benigno supervisado fino-
arXiv · cs.CRLímites de la Garantía Estadística para la IA Encarnada y Agénica bajo Adversarios Adaptativos
arXiv: 2610.18948v1Tipo de anuncio: nuevo Resumen: Las evaluaciones de seguridad finitas no pueden excluir a un adversario que conserva el comportamiento no atacado hasta la certificación y se activa después. Caracterizamos esta limitación para em
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.CRAutoPoly-HE: Diseño autónomo de activaciones polinómicas para la inferencia cifrada de preservación de la privacidad
arXiv: 2610.19325v1Tipo de anuncio: nuevo Resumen: El aprendizaje automático que preserva la privacidad se ha vuelto fundamental para implementar la inteligencia artificial en dominios sensibles como la atención médica, las finanzas y el monitoreo de infraestructura en
arXiv · cs.CRLo que firma no es lo que ejecuta: la brecha de verificabilidad en las cadenas de suministro cuantificadas de LLM
arXiv:2610.19498v1 Anuncio Tipo: nuevo Resumen: La firma del modelo autentica los pesos de precisión completa W con los que se publica un LLM, pero los usuarios ejecutan un artefacto cuantizado Q cuya transformación de producción no está determinada de forma única.
arXiv · cs.CRAnálisis basado en grafos de la comparabilidad, la escala y la atribución en la inferencia de transformadores privados.
arXiv:2610.19607v1 Anuncio Tipo: nuevo Resumen: Las crecientes preocupaciones sobre la privacidad en torno a los grandes modelos de lenguaje han acelerado la investigación en inferencia privada de Transformer (PTI). Sintetizando las afirmaciones empíricas en esta línea de investigación
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.CR¿Respondió el LLM a la pregunta? Un juego de reconstrucción semántica para la evaluación de Jailbreak
arXiv: 2610.19306v1Announce Type: cross Resumen: Los ataques de jailbreak contra modelos de lenguaje grandes (LLM) se evalúan utilizando la tasa de éxito de ataque (ASR), que depende de identificar correctamente las respuestas que cumplen con prohibir
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.CRCaracterización de la separabilidad estadística en TP-CRIV para modelos de IA probabilística
arXiv:2610.11163v2 Tipo de anuncio: reemplazar Resumen: La verificación de identidad de desafío-respuesta de terceros (TP-CRIV) permite a un verificador independiente evaluar si un reclamante posee un modelo idéntico a un
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.CRMarcas de agua con reconocimiento de bits mayoritario para modelos de lenguaje grandes
arXiv:2508.03829v3 Announce Type: replace-cross Resumen: El creciente despliegue de Modelos de Lenguaje Grande (LLM) ha generado preocupaciones sobre su uso indebido en la generación de contenido dañino o engañoso. Para abordar este problema, w
arXiv · cs.CRLos modelos de IA pueden ocultar capacidades arbitrarias
arXiv: 2610.13928v2Announce Type: replace-cross Resumen: Las evaluaciones de capacidades tienen como objetivo mostrar comportamientos peligrosos del modelo antes de la implementación, pero su confiabilidad depende de la suposición de que las capacidades ocultas pueden ser
arXiv · cs.CRLos 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 AICómo Block está construyendo seguridad impulsada por IA con tecnología OpenAI
Block está construyendo seguridad impulsada por IA con OpenAI. Su equipo de seguridad investiga las amenazas más rápido y propone parches en minutos.
OpenAI · Fuente oficialPlanificación de tareas de disparo cero incorporada a través de la integración LLM-VLM consciente del hardware para la manipulación robótica con conexión a tierra
arXiv: 2610.14106v1Tipo de anuncio: nuevo Resumen: Los modelos de lenguaje grandes pueden traducir instrucciones en lenguaje natural en planes de manipulación plausibles, pero la ejecución robótica requiere decisiones basadas físicamente que respeten
arXiv · cs.ROHaga que {\pi}0.5 aprenda a llamar a Astra para una manipulación fiable del robot
arXiv: 2610.14117v1Tipo de anuncio: nuevo Resumen: GPT-6 Astra proporciona un razonamiento incorporado sólido, pero las consultas externas frecuentes aumentan el tiempo de inferencia y los costos de los tokens. Equipamos una póliza congelada de $\pi_{0.5}$ con un peso ligero
arXiv · cs.RO$\Delta$ Flow Matching para modelos de cimentación de robots
arXiv:2610.15794v1 Announce Type: new Abstract: Flow matching is a common generative recipe for robot foundation models. Los modelos de visión-lenguaje-acción (VLA) generan fragmentos de acción, mientras que los modelos de acción mundial (WAM) añaden
arXiv · cs.ROCreación 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.RO