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Ciencia e investigación · noticias de IA
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ACUMULAR: Aprendizaje continuo de refuerzo fuera de la política para modelos de cimientos de robots
arXiv:2610.18596v1 Announce Type: new Abstract: Reinforcement learning (RL) post-training improve robot foundation models (RFMs) beyond their demonstrations, but real-world deployment demands more: learning new tasks ef
arXiv · cs.ROChunkAct: fragmentación de acciones para robótica genética
arXiv:2610.18874v1 Tipo de anuncio: nuevo Resumen: Agentic Robotics coloca un agente de modelo de lenguaje grande (LLM) en el bucle de control del robot, donde compone herramientas de percepción, movimiento y visión-lenguaje-acción (VLA) bajo el
arXiv · cs.ROSe niega en el chat, cumple con los brazos: la negativa de LLM no sobrevive al control del robot
arXiv: 2610.14043v1Tipo de anuncio: Cross Resumen: Los modelos de lenguaje de frontera se niegan de manera confiable a explicar cómo causar daño físico. Preguntamos si esta negativa sobrevive cuando los mismos modelos controlan un robot. Presentamos Ro
arXiv · cs.ROOrquestación LLM persistente de equipos de robots heterogéneos a través de la delegación parcial a protocolos multiagente
arXiv: 2610.15224v1Announce Type: cross Abstract: Las especificaciones del lenguaje natural permiten a los usuarios no expertos trabajar en equipos de robots, y los modelos de lenguaje grandes (LLM) han demostrado recientemente su eficacia para fundamentar dicha información semántica específica
arXiv · cs.ROVision-Predictor-Action: Towards Efficient Embodied AI via Neuro-Symbolic JEPA Predictors
arXiv: 2610.15556v1Tipo de Anuncio: Cross Resumen: Los modelos de Visión-Lenguaje-Acción (VLA) comúnmente generan acciones de robot token por token a través de decodificadores de Modelo de Lenguaje Grande (LLM), lo que hace que la latencia de inferencia crezca con Act
arXiv · cs.RO¿Observar, compartir o predecir? Desenredar la información del socio en la colaboración multiagente incorporada
arXiv:2610.16895v1 Announce Type: cross Resumen: Los LLM se utilizan como controladores de alto nivel para los agentes incorporados, pero no está claro si admiten el razonamiento colaborativo, como anticipar el ac de un colaborador
arXiv · cs.ROIA física proactiva a través de la observación continua y la intervención oportuna
arXiv:2610.16967v1 Announce Type: cross Resumen: La IA física se formula comúnmente en torno a una tarea explícitamente especificada: dado un objetivo o instrucción, un sistema percibe, razona y actúa. En muchos entornos del mundo real, h
arXiv · cs.ROLLM2R: De grandes modelos de lenguaje a reensambladores 3D
arXiv: 2610.18604v1Announce Type: cross Resumen: El ensamblaje de piezas 3D tiene como objetivo reconstruir una forma completa a partir de un conjunto de piezas no ensambladas mediante la predicción de una transformación SE(3) rígida para cada pieza. Porque la colocación de un
arXiv · cs.ROAntes de Parc Ferm\'e: Poda RL-Time para LLM incorporados eficientes en conducción autónoma
arXiv: 2605.31256v2Tipo de anuncio: reemplazar Resumen: Los modelos de lenguaje grandes incorporados (LLM) se utilizan cada vez más como módulos de razonamiento en las canalizaciones de control robótico para mejorar la interacción humano-robot, pero su memoria y g
arXiv · cs.RODe los bits a los átomos: un estudio de la seguridad entre capas en la IA incorporada
arXiv:2610.14038v1 Tipo de Anuncio: nuevo Resumen: La Inteligencia Artificial (IA) incorporada introduce riesgos ciberfísicos porque las fallas y los ataques digitales pueden causar daños físicos. Esta encuesta organiza la seguridad de la IA incorporada
arXiv · cs.RODe los planes de LLM al movimiento autorizado: autorización de ejecución obligada para excavadoras
arXiv:2610.14245v1 Tipo de anuncio: nuevo Resumen: Una excavadora dirigida por LLM puede ejecutar un movimiento mecánicamente factible cuyo destino o autoridad ya no coincide con la aprobación del operador. Proponemos auth vinculada a la ejecución
arXiv · cs.ROGemini 4 Argon: Diseñado para resolver tus problemas más difíciles.
Estamos dando a desarrolladores, empresas, científicos y consumidores acceso a Gemini 4 Argon, nuestro último modelo de vanguardia.
Google en español · Fuente oficialGéminis 4 Argón: Creado para resolver tus problemas más difíciles
Estamos dando a los desarrolladores, empresas, científicos y consumidores acceso a Gemini 4 Argon, nuestro último modelo de vanguardia.
Google · Fuente oficialEl agua residual del petróleo del Permian Basin podría refrigerar los centros de datos de la IA en Texas
Un estudio de la UT Austin propone usar agua residual del Permian Basin para refrigerar centros de datos en Texas, aprovechando litio como subproducto y el calor de los propios servidores. La noticia El agua residual del
WWWhat’s NewSimulando el aprendizaje de los estudiantes para una mejor tutoría de IA
StudentSim es un sistema de investigación para evaluar y mejorar las herramientas de tutoría de IA antes de que se prueben con los alumnos. Modela cómo las personas pueden interactuar con los tutores, dando retroalimentación para mejorar el desempeño de los tutores en todos los
Microsoft Research · Fuente oficialUn marco local de IA agénica para generar escenarios de casos de vanguardia para la garantía de la seguridad
arXiv: 2610.13479v1Tipo de anuncio: Cross Resumen: La generación de escenarios de casos extremos es crucial para la capacitación, las pruebas y la garantía de seguridad de los sistemas autónomos. Esto identifica fallas peligrosas para aumentar la confiabilidad del sistema
arXiv · cs.RO¿Qué deben recordar los agentes incorporados? Evaluación comparativa y evaluación de la modalidad de memoria para agentes incorporados
arXiv: 2610.12561v1Announce Type: new Resumen: La memoria permite a los agentes del modelo de lenguaje grande (LLM) utilizar la experiencia pasada, a menudo almacenada como registros textuales, al responder a las solicitudes. Para agentes encarnados que controlan el robot
arXiv · cs.RODesarrollo de una mano protésica de bajo coste mediante electromiografía y aprendizaje automático
arXiv:2411.15533v2 Tipo de anuncio: reemplazar Resumen: La electromiografía (EMG) es una medida de la actividad eléctrica muscular y se utiliza en muchas disciplinas clínicas/biomédicas y en la interacción humana moderna con el ordenador. Myo-elect
arXiv · cs.ROUna exploración de los ataques a los sistemas de agentes de IA
arXiv: 2610.12524v1Tipo de anuncio: nuevo Resumen: A medida que los agentes autónomos de IA se integran más en dominios sensibles, es crucial que los sistemas de IA de un solo agente y de múltiples agentes estén protegidos. Este documento investiga qué tan rápido
arXiv · cs.CRModelos vulnerables en la cadena de suministro de IA: un estudio empírico de patrones de adopción, propagación y uso
arXiv:2610.12893v1 Tipo de anuncio: nuevo Resumen: La rápida integración de los modelos de Inteligencia Artificial (IA) ha establecido una cadena de suministro compleja, pero muchos de estos artefactos compartidos albergan vulnerabilidades graves como
arXiv · cs.CRToFu: Explotar y difuminar el límite de LLM-Orchestrator-Tool Trust
arXiv:2610.13651v1 Anuncio Tipo: nuevo Resumen: Los modelos de lenguaje grandes (LLM) se implementan cada vez más como agentes que interactúan con software externo a través de herramientas, con una capa de orquestación que traduce las salidas del modelo.
arXiv · cs.CRModelo de Lenguaje Grande Federado Bizantino-Resiliente a través del Paso de Mensajes Hipergráficos
arXiv:2610.12711v1 Anuncio Tipo: cruzado Resumen: Los modelos de lenguaje grandes federados (FedLLM) prometen ofrecer inteligencia colaborativa que preserve la privacidad. El proceso de entrenamiento descentralizado es vulnerable a Byz
arXiv · cs.CRVEPA: Política formal verificada y en evolución para establecer medidas de protección para los agentes de LLM de por vida.
arXiv:2610.12813v1 Announce Type: cross Resumen: Los agentes de LLM operan cada vez más sobre recursos sensibles, como documentos privados y estados mutables del sistema, lo que puede crear graves riesgos de seguridad. Tiempo de ejecución
arXiv · cs.CRConfíe, pero valide el instrumento: audite los planes de verificación RTL generados por IA en los proxies de regresión de seguridad creados
arXiv: 2609.19844v2Announce Type: replace Resumen: Los planes de verificación RTL generados por IA pueden satisfacer un esquema de proveedor pero fallar en el límite de la ejecución confiable. Presentamos SecTB-RTL, un marco auditable que cubre 3
arXiv · cs.CR