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Ciencia e investigación · noticias de IA
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FISRF: Marco de reflexión de andamiaje de instrucción flexible para la planificación de tareas de robótica con modelo de lenguaje grande
arXiv:2610.35686v1 Anuncio Tipo: nuevo Resumen: Los modelos de lenguaje grandes (LLM) se adoptan ampliamente para la corrección de errores reflexiva en la planificación de tareas; sin embargo, los enfoques existentes se basan principalmente en la exploración autónoma, ren
arXiv · cs.ROScience publica el estudio de Microsoft sobre diagnóstico con IA: 83 % frente al 36 % de los médicos, y la letra pequeña del experimento
Science publica el estudio de Microsoft: su orquestador acierta el 83,2 % de los casos del NEJM frente al 36,1 % de los médicos. Cómo se midió de verdad. La noticia Science publica el estudio de Microsoft sobre diagnósti
WWWhat’s NewComienza el aprendizaje profundo para la optimización de la trayectoria en la Estación Espacial Internacional
arXiv: 2505.05588v4Tipo de anuncio: reemplazar Resumen: La optimización de la trayectoria es una piedra angular de la autonomía moderna del robot, que permite a los sistemas calcular trayectorias y controles en tiempo real respetando la seguridad y la física
arXiv · cs.ROAplicaciones de la IA de caja negra
arXiv:2610.32092v1 Tipo de anuncio: nuevo Resumen: Verificar la procedencia de los agentes LLM autónomos es un desafío de seguridad crítico. La atribución semántica existente se ofusca fácilmente por las indicaciones del sistema, mientras que el agua activa
arXiv · cs.CROn Task, Off Track: Benchmarking LLM and Agent Robustness to Near-Target Prompt Injection
arXiv: 2610.32531v1Tipo de anuncio: nuevo Resumen: Los puntos de referencia de inyección rápida evalúan si los modelos de lenguaje grandes (LLM) y los agentes resisten las instrucciones maliciosas incrustadas en el contenido externo. Sin embargo, un sistema podría perfo
arXiv · cs.CRRecorte sensible a la curvatura: mitigación del sesgo en DPSGD a través de la información aproximada de segundo pedido
arXiv:2610.32175v1 Announce Type: cross Abstract: Differentially Private Stochastic Gradient Descent (DPSGD) se ha convertido en el estándar de facto para entrenar redes neuronales profundas con rigurosas garantías de privacidad. Sin embargo, t
arXiv · cs.CRDe la revisión a la autorización: firma de umbral aislado clave para agentes de LLM
arXiv:2609.05901v2 Anuncio Tipo: reemplazar Resumen: Los agentes LLM autónomos pueden convertir juicios semánticos en acciones consecuentes, como pagos y cambios de permisos. Si el mismo proceso realiza estos juicios y consecuentes
arXiv · cs.CRVea lo que necesito, sueñe lo que quiero: un modelo de base de navegación en un espacio de representación autoconstruido
arXiv:2610.31762v1 Announce Type: new Abstract: ¿Sobre qué representación visual debe actuar una política de navegación? Las políticas de navegación basadas en modelos de base de visión dejan en gran medida el diseño de representación a los codificadores pre
arXiv · cs.RO¿Saben los VLA que fracasarán? Patrones interpretables de éxito y fracaso en sistemas físicos de IA
arXiv: 2610.32208v1Tipo de anuncio: nuevo Resumen: Los modelos de Visión-Lenguaje-Acción (VLA) han surgido como poderosas políticas de robots de propósito general, pero sus éxitos y fracasos siguen siendo difíciles de diagnosticar y comprender. I
arXiv · cs.ROGeneración 3D para IA incorporada y simulación robótica: una encuesta
arXiv: 2604.26509v4Tipo de anuncio: reemplazar Resumen: La IA incorporada y los sistemas robóticos dependen cada vez más de contenido 3D escalable, diverso y físicamente conectado a tierra para la capacitación basada en simulación y la implementación en el mundo real.
arXiv · cs.ROAlineación sensoriomotora: un proxy platónico para el éxito de la política incorporada
arXiv: 2610.31670v2 Announce Type: replace-cross Abstract: Los modelos de cimentación de robots generalmente se evalúan a través de costosos despliegues de bucle cerrado, lo que motiva a los proxies fuera de línea de bajo costo para la capacidad del modelo. Platonic Repres
arXiv · cs.ROpero Dios dijo, um, estás juzgando mal,
arXiv:2610.31695v1 Anuncio Tipo: nuevo Resumen: Los mecanismos de seguridad comprueban el contenido antes de que una aplicación LLM actúe sobre él, y la mayoría pega ese contenido en un mensaje de texto plano. El contenido que imita el mensaje puede añadir un segundo
arXiv · cs.CROmni-UBench: Benchmarking Omni-Modal LLM-based Guardrails Across Safety, Utility, and Reliability
arXiv:2610.31713v1 Anuncio Tipo: nuevo Resumen: Los avances en los modelos de lenguaje grandes omnimodales (OLLM) han permitido una interacción humano-IA cada vez más fluida, pero su procesamiento unificado de modalidades heterogéneas también
arXiv · cs.CRObligado a elegir, el modelo de IA de Grok elige a los republicanos. OpenAI elige a los demócratas.
Un nuevo estudio encontró que la IA de Grok recomienda abrumadoramente a los candidatos republicanos, mientras que la GPT de OpenAI favorece a los demócratas, con los dos modelos de IA en desacuerdo en más del 90% de las casi 500 carreras electorales.
TechCrunch AIMPIDetector: Detección de la inyección rápida multimodal a través del razonamiento basado en LLM
arXiv:2610.30202v1 Tipo de anuncio: nuevo Resumen: Con la rápida integración de modelos multimodales de lenguaje grande (MLLM) en aplicaciones del mundo real, la inyección rápida (PI) se ha convertido en una amenaza de seguridad crítica. Attac
arXiv · cs.CRLa psicología de un hacker de IA
arXiv: 2610.30361v1Tipo de anuncio: nuevo Resumen: Los hackers humanos confían en la compostura, la persistencia, la vigilancia y la confianza bajo presión. Investigamos si las representaciones de emociones análogas en los modelos de IA pueden mejorar la
arXiv · cs.CRAmplificación de la latencia y el coste de la inferencia LLM a través del ataque Rowhammer
arXiv: 2610.30798v1Tipo de anuncio: nuevo Resumen: Los modelos de lenguaje grandes (LLM) logran una alta eficiencia de inferencia utilizando núcleos de GPU optimizados generados por marcos de compilación justo a tiempo (JIT) como Triton. Triton com
arXiv · cs.CRMCP vs CLI para agentes de IA: un análisis comparativo de estrategias de integración de herramientas para sistemas autónomos
arXiv:2610.30157v1 Anuncio Tipo: cruzado Resumen: Los agentes de IA requieren interfaces para interactuar con sistemas externos como archivos, API, bases de datos y servicios en la nube. Han surgido dos paradigmas en competencia: CLI (línea de comandos)
arXiv · cs.CRDetección de la capacitación en IA en Datacenter Power
arXiv: 2610.30182v1Tipo de anuncio: nuevo Resumen: los acuerdos de gobernanza de IA requieren métodos para detectar ejecuciones de capacitación de modelos grandes en un clúster informático monitoreado, sin confiar en el operador. Desarrollamos un método para detectar
arXiv · cs.CRAnálisis estático autoevolutivo a través del pseudoetiquetado LLM
arXiv:2610.30184v1 Announce Type: new Resumen: Los errores de seguridad a menudo pasan por alto el análisis estático no porque sean imposibles de detectar, sino porque aún no se han escrito reglas de detección para el código que tenemos delante.
arXiv · cs.CRPhishGen: comprensión de las capacidades de LLM en la generación automatizada de sitios web de phishing
arXiv: 2610.30226v1Announce Type: new Resumen: El phishing se basa en el engaño visual, que tradicionalmente requiere habilidades de desarrollo web o kits preconstruidos. Los LLM erosionan esta barrera al generar sitios web funcionales a partir de natura
arXiv · cs.CRExploits de Data-Void en LLM de búsqueda web
arXiv: 2610.30365v1Tipo de anuncio: nuevo Resumen: Los modelos de lenguaje grandes (LLM) de búsqueda en la web han cambiado la forma en que los usuarios buscan información en línea: en lugar de examinar las listas clasificadas de enlaces, los usuarios leen respuestas sintetizadas.
arXiv · cs.CRDetección automatizada de riesgos de privacidad en IA médica
arXiv:2610.30229v1 Anuncio Tipo: cross Resumen: Los modelos de inteligencia artificial (IA) médica a menudo se comparten sin sus datos de entrenamiento, asumiendo que esto protege a los pacientes que los aportaron. Sin embargo, un modelo puede r
arXiv · cs.CR¿Pueden los procesadores y aseguradores de préstamos detectar estados de cuenta editados por IA? Un estudio empírico
arXiv: 2610.30758v1Announce Type: cross Resumen: La edición asistida por IA puede producir documentos de préstamo que conservan los diseños familiares del emisor mientras cambian la identidad del solicitante. Investigamos si experimentó underwri
arXiv · cs.CR