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Ciencia e investigación · noticias de IA
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Este año · Todo el archivo conservado
Razonamiento-Preservación de ajuste fino de LLM posteriores a RL con LoRA de base nula
arXiv:2609.25618v1 Announce Type: new Abstract: Reinforcement learning (RL)-based post-training has become an effective approach for eliciting reasoning capabilities in large language models (LLMs). Sin embargo, la adaptación de la publicación
arXiv · cs.AIChatT2: un marco adaptativo para desarrollar un agente basado en modelos de lenguaje grande para la investigación del dominio de productos naturales
arXiv:2609.25620v1 Tipo de anuncio: nuevo Resumen: Las investigaciones científicas sobre productos naturales microbianos (NP) presentan desafíos significativos para los principiantes, en gran parte debido a la complejidad de los sistemas microbianos, bioquímicos
arXiv · cs.AIEscaleras del pensamiento: un plan de estudios autoevolutivo de rastros de razonamiento progresivamente simplificados
arXiv: 2609.25643v1Tipo de anuncio: nuevo Resumen: Los modelos de lenguaje grandes (LLM) sobresalen en el razonamiento cuando se escalan a cientos de miles de millones de parámetros, pero los modelos de escala pequeña y mediana siguen siendo razonadores frágiles incluso con conocimientos
arXiv · cs.AIAuditoría de confiabilidad basada en pruebas de la predicción de resultados tempranos basada en la trayectoria para agentes de LLM: la transferencia de calibración específica del objetivo persiste dentro de un solo punto de referencia
arXiv: 2609.25647v1Tipo de anuncio: nuevo Resumen: La predicción de resultados tempranos basada en la trayectoria puede disminuir los gastos asociados con la evaluación del agente al finalizar una ejecución una vez que el resultado se vuelve lo suficientemente predictivo
arXiv · cs.AIUrano: construyendo la infraestructura de simulación de próxima generación para la IA incorporada
arXiv: 2609.24815v3Tipo de anuncio: reemplazar Resumen: La simulación escalable es esencial para la generación de datos de robots, la capacitación en políticas, la evaluación y la iteración segura, pero la interacción en el mundo real es costosa y la simulación convencional
arXiv · cs.ROACTS: Un sistema de evaluación comparativa de varios niveles para la identificación de cifrados LLM en condiciones ciegas controladas.
arXiv:2609.26893v1 Anuncio Tipo: nuevo Resumen: Presentamos ACTS (Artifacts in Cipher Testing Suite), un punto de referencia reproducible que aísla la capacidad criptoanalítica a través de la privación de metadatos por niveles (Nivel 1: metadatos completos
arXiv · cs.CRLa solidez cumple con los LLM: un enfoque basado en transformadores para la detección de vulnerabilidades de contratos inteligentes
arXiv:2609.27091v1 Tipo de anuncio: nuevo Resumen: La creciente adopción de tecnologías blockchain, particularmente la plataforma Ethereum, ha amplificado el papel crítico de los contratos inteligentes en las aplicaciones descentralizadas. Howev
arXiv · cs.CRFusión de múltiples vistas para la detección de C2 cifrado: un estudio de medición con control de fugas para identificar los escollos de la evaluación.
arXiv:2609.27311v1 Anuncio Tipo: nuevo Resumen: El tráfico de comando y control (C2) se oculta cada vez más dentro de TLS, por lo que los defensores ahora aplican aprendizaje automático a los metadatos del tráfico. Muchos estudios asumen que combinar dos metadatos
arXiv · cs.CRToolcompass: prueba de herramientas de guía, no supresión
arXiv: 2609.25678v1Tipo de anuncio: nuevo Resumen: los agentes del modelo de lenguaje grande (LLM) deben generalizar de las herramientas vistas durante la capacitación a las herramientas invisibles en la implementación. Un desafío clave es la prueba de herramientas, es decir, pruebas excesivas de
arXiv · cs.AISelle, luego muestree: Pruebas por capas muestreadas para inferencia LLM verificable de GPT-2 a 70B
arXiv: 2609.27367v1Tipo de anuncio: nuevo Resumen: La verificación de la inferencia del modelo de lenguaje subcontratado requiere un cálculo identificado con precisión y una auditoría cuyo costo un servicio puede pagar. Presentamos pruebas por capas muestreadas
arXiv · cs.CRPagos Agénticos del Emisor-Soberano
arXiv:2609.27452v1 Anuncio Tipo: nuevo Resumen: Los agentes de IA están comenzando a realizar pagos reales. Los enfoques actuales permiten que un agente pague confiando en un proveedor de credenciales que, en los enfoques implementados hoy, normalmente se encuentra
arXiv · cs.CRMarco de ciberseguridad de Agentic AI
arXiv:2609.27856v1 Anuncio Tipo: nuevo Resumen: La creciente escala, complejidad y dinamismo de las amenazas cibernéticas modernas han hecho que los mecanismos tradicionales de ciberseguridad reactiva resulten insuficientes. Este documento presenta un Ag
arXiv · cs.CRChronosAttack: Ataques de programación de herramientas adversarias a agentes de LLM
arXiv: 2609.27857v1Tipo de anuncio: nuevo Resumen: Los agentes del modelo de lenguaje grande (LLM) a menudo procesan las respuestas de herramientas externas a medida que llegan, lo que hace que el tiempo de respuesta sea parte del proceso de decisión. Presentamos ChronosAttack, un
arXiv · cs.CRSu modelo tiene fugas: transferencia de información encubierta a través de flujos residuales de LLM
arXiv: 2609.27996v1Tipo de anuncio: nuevo Resumen: las organizaciones sensibles a la privacidad pueden ejecutar grandes modelos de lenguaje (LLM) en entornos restringidos o con huecos de aire mientras exportan artefactos de diagnóstico seleccionados. Mostramos que un
arXiv · cs.CRSR-Fraud: un marco de agente LLM reflexivo supervisado por resultados para la detección de fraude de pagos no estacionarios
arXiv: 2609.27287v1Tipo de anuncio: cross Resumen: La detección de fraude de pago en tiempo real es un problema de predicción de transmisión no estacionaria: los adversarios se adaptan antes de que maduren las etiquetas supervisadas y los ataques de ráfaga localizados pueden advertir
arXiv · cs.CRExtracción automatizada de registros de actividades de procesamiento (RoPA) utilizando RAG híbrido y modelos de lenguaje grande implementados localmente
arXiv: 2609.27359v1Tipo de anuncio: Cross Resumen: La Ley de Protección de Datos Personales de Vietnam (Ley N ° 91/2025/QH15) y el Decreto N ° 356/2025/ND-CP, a partir del 1 de enero de 2026, requieren que las organizaciones establezcan y mantengan Re
arXiv · cs.CROptimización de marcas de agua para modelos de lenguaje grandes
arXiv: 2312.17295v2Tipo de anuncio: reemplazar Resumen: Con el aumento de los modelos de lenguaje grandes (LLM) y las preocupaciones sobre el posible uso indebido, las marcas de agua para los LLM generativos han atraído mucha atención recientemente. Una importante
arXiv · cs.CREl papel del aprendizaje en el ataque a la detección de intrusiones en la red basada en ML
arXiv: 2602.10299v3Announce Type: replace Resumen: Los sistemas de detección de intrusiones en la red (ML-NIDS) basados en el aprendizaje automático pueden ser eludidos por perturbaciones adversas rudimentarias. El trabajo reciente se ha centrado en identificar quién
arXiv · cs.CRZeroGate: rutas rápidas que conservan la confianza para tiempos de ejecución de agentes de IA gobernados
arXiv: 2609.25443v1Tipo de anuncio: nuevo Resumen: Mover la autorización antes puede acortar el límite de despacho de un agente sin eliminar el trabajo de autorización. También puede admitir una acción cuya carga útil, autoridad o
arXiv · cs.AIProtección de los agentes de LLM contra amenazas a largo plazo mediante la memoria en la sombra.
arXiv: 2605.03228v2Tipo de anuncio: reemplazar Resumen: A medida que los agentes impulsados por el modelo de lenguaje grande (LLM) se despliegan cada vez más para realizar tareas complejas en el mundo real, se enfrentan a una clase creciente de ataques que explotan
arXiv · cs.CRSyzHarness: Reproducción de errores de kernel basada en parches con arneses de difuminado sintetizados por LLM
arXiv: 2609.23889v2Announce Type: replace Resumen: La reproducción automatizada de vulnerabilidades del kernel es esencial para el triaje de errores, la validación de parches y las pruebas de regresión, pero aún carece de una solución efectiva y eficiente.
arXiv · cs.CRMedición y explotación del sesgo contextual en la revisión del código de seguridad asistida por LLM
arXiv: 2603.18740v4Tipo de Anuncio: replace-cross Resumen: Los sistemas de Revisión Automatizada de Código (ACR) que integran Modelos de Lenguaje Grande (LLM) se adoptan cada vez más en los flujos de trabajo de desarrollo de software, que van desde
arXiv · cs.CRLa promesa y el peligro de usar IA visual para estudiar ciudades
En su nuevo libro, "How AI Sees the City", los líderes del Senseable City Lab del MIT examinan las implicaciones de la tecnología para la investigación de la vida urbana.
MIT · Fuente oficialChina investiga a DeepSeek y Moonshot por robar datos a Claude mientras Xiaomi lidera el open-weight con MiMo-V2.6
Hoy coinciden en el mismo día dos noticias sobre el ecosistema de IA chino que se leen mejor juntas: China está investigando a dos de sus laboratorios más prominentes por presuntamente haber enviado datos de usuarios a A
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