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Este año · Todo el archivo conservado
Desde la habilitación hasta la ejecución, el ecosistema de IA de Egipto alcanza la escala de producción
Hoy, los constructores de IA de Egipto se reunieron en el Gran Museo Egipcio para una recepción que destacó el rápido crecimiento del ecosistema de IA de la nación, que abarca nativos de IA, desarrolladores, investigadores, nuevas empresas y empresas, construyen
NVIDIA · Fuente oficial5 empresas que utilizan NVIDIA AI para obtener energía limpia
La energía limpia no es difícil de conseguir, pero el ritmo de adopción a gran escala ha sido históricamente lento debido a los cuellos de botella, incluida la infraestructura obsoleta, los plazos de investigación y desarrollo alargados y el COS inicial
NVIDIA · Fuente oficialLEMCA: Síntesis guiada por LLM de arquitecturas eficientes de control de conmutación de modo
arXiv: 2609.21319v1Tipo de anuncio: nuevo Resumen: Las tareas de control físico en el mundo natural, como conducir o manipular objetos, con frecuencia exhiben variaciones dramáticas en la complejidad sensorial y de cómputo a lo largo del tiempo. Cor
arXiv · cs.ROSynthDemo-RL: Rompiendo la barrera de recompensa cero en la adaptación de VLA con demostraciones sintéticas guiadas por LLM
arXiv: 2609.21650v1Announce Type: new Abstract: Fine-tuning Vision-Language-Action (VLA) models comúnmente se basa en demostraciones de teleoperación humana, mientras que el aprendizaje por refuerzo (RL) con escasas recompensas binarias se enfrenta a un
arXiv · cs.ROAdaptive World Memory 3D Foundation Model for Scalable 3D Mapping, Localization, and Rendering
arXiv: 2609.21502v1Announce Type: cross Resumen: Los modelos de cimentación 3D recientes permiten el razonamiento geométrico generalizable a partir de imágenes RGB, pero siguen siendo limitados en memoria persistente, escalabilidad y modelado de escenas renderizables.
arXiv · cs.RO¿Hasta dónde puede llegar GPT-6-Astra? Evaluación de capacidades en Zero-Shot Vision-and-Language Navigation
arXiv:2609.20116v2 Tipo de anuncio: reemplazar Resumen: Estudiamos GPT-6-Astra en un sistema de navegación de visión y lenguaje de disparo cero en entornos continuos (VLN-CE), donde interpreta instrucciones, evalúa su entorno
arXiv · cs.ROLa herramienta adecuada para el trabajo: sobre la selección de mitigaciones para las amenazas a la privacidad de GenAI
arXiv:2609.20884v1 Tipo de anuncio: nuevo Resumen: la inteligencia artificial generativa (GenAI) ha evolucionado rápidamente de una tecnología experimental a un componente fundamental de los sistemas de software modernos. Sin embargo, como su ado
arXiv · cs.CR(No) confiar, pero (no) verificar: la atención de los desarrolladores a la seguridad en el código generado por IA
arXiv: 2609.21020v1Tipo de anuncio: nuevo Resumen: los asistentes de codificación de IA están transformando rápidamente el desarrollo de software, pero se sabe que producen código inseguro. El trabajo anterior ha medido si los desarrolladores asistidos por IA producen
arXiv · cs.CROrigen es todo lo que necesita: Transformadores conscientes de la procedencia para la separación de límites de confianza estructural
arXiv:2609.21088v1 Tipo de anuncio: nuevo Resumen: La inyección rápida indirecta (IPI) sigue siendo un desafío central de seguridad para los sistemas de modelo de lenguaje grande (LLM) porque los transformadores estándar carecen de notificación arquitectónica
arXiv · cs.CRNetInspector: medición y mejora de las capacidades de LLM para la generación confiable de políticas de redes basadas en la intención
arXiv: 2609.21103v1Tipo de anuncio: nuevo Resumen: Las redes modernas son de gran escala y de configuración heterogénea, lo que hace que la gestión manual de políticas sea cada vez menos práctica. Direcciones de redes basadas en la intención (IBN) thi
arXiv · cs.CRIdentificación del abuso de productos de la plataforma de seguridad con aprendizaje automático
arXiv: 2609.21303v1Tipo de anuncio: nuevo Resumen: El abuso del producto es un problema individualmente raro, pero creciente, en toda la industria de SaaS. Los actores de amenazas altamente sofisticados pueden hacer un mal uso de las plataformas de seguridad dentro del entorno del cliente
arXiv · cs.CRCESBench: Evaluación comparativa de grandes modelos de lenguaje sobre seguridad de ingeniería criptográfica para dispositivos IoT
arXiv:2609.21344v1 Tipo de anuncio: nuevo Resumen: Para los dispositivos de Internet de las cosas (IoT), un algoritmo seguro por sí solo no es suficiente: un atacante con acceso físico puede atacar la implementación directamente y sus fallas son har
arXiv · cs.CRHE-Guardrail: una barandilla homomórfica contra los ataques de jailbreak para la inferencia cifrada del modelo de lenguaje grande
arXiv: 2609.21484v1Tipo de anuncio: nuevo Resumen: El cifrado homomórfico (HE) se ha convertido en un enfoque prometedor para el aprendizaje automático que preserva la privacidad (PPML), que permite el cálculo directamente sobre los datos cifrados. En HE-base
arXiv · cs.CRCIPL: un marco consciente del canal para la fuga de privacidad recuperable en agentes de LLM
arXiv:2609.21686v1 Anuncio Tipo: nuevo Resumen: La fuga de privacidad en los agentes LLM se evalúa comúnmente dentro de componentes individuales como memoria, recuperación o canalizaciones de uso de herramientas, lo que dificulta distinguir
arXiv · cs.CRTERMon: Detección de amenazas de comportamiento persistentes en Edge AI a través de un monitor de tiempo de ejecución ternario nativo del hardware
arXiv: 2609.21713v1Tipo de anuncio: nuevo Resumen: Los aceleradores Edge AI se implementan cada vez más en entornos críticos para la seguridad, donde las salidas del modelo pueden controlar los actuadores físicos, tomar decisiones de control de acceso o desencadenar
arXiv · cs.CRMuestreo especulativo de múltiples borradores con marca de agua a través de procesos de Poisson
arXiv:2609.21858v1 Tipo de anuncio: nuevo Resumen: Los modelos de lenguaje grandes (LLM) han logrado un rendimiento de vanguardia en una amplia gama de tareas, motivando dos aspectos importantes de la implementación: eficiencia de inferencia a
arXiv · cs.CRAPort Vault: Evaluación comparativa de la autorización de pago del agente de IA con el pasaporte de agente abierto
arXiv: 2609.22076v1Tipo de anuncio: nuevo Resumen: APort Vault es un punto de referencia para la autorización de pagos en agentes de IA que utilizan herramientas. Reproduce 4.371 ataques escritos por humanos contra un agente de pago en vivo durante una captura pública
arXiv · cs.CRSRAF: Huella digital adversaria sigilosa y robusta para la verificación de derechos de autor de modelos de lenguaje grandes
arXiv: 2505.06304v5Tipo de anuncio: reemplazar Resumen: La protección de la propiedad intelectual (IP) para modelos de lenguaje grandes (LLM) se ha convertido en una preocupación crítica a medida que aumentan el robo de modelos y la comercialización no autorizada.
arXiv · cs.CRPentestChain: un marco organizado por MCP y consciente de los costos para pruebas de penetración automatizadas con LLM de nivel libre
arXiv: 2609.18120v2Tipo de anuncio: reemplazar Resumen: las pruebas de penetración impulsadas por IA se han demostrado con modelos de frontera premium como GPT-4, pero el costo del token por compromiso hace que las pruebas continuas y automatizadas no
arXiv · cs.CRExtracción criptoanalítica algebraica en redes neuronales de etiqueta dura
arXiv: 2608.05736v2Tipo de Anuncio: reemplazar Resumen: Aunque el ataque de extracción de modelos de última generación en la Red Neuronal Totalmente Conectada (FCN) de etiqueta dura por Carlini et al. en EUROCRYPT 2025 tiene tiempo polinomial com
arXiv · cs.CRMantenerse en la ruta de ataque: estado estructurado para las pruebas de penetración automatizadas de Long-Horizon
arXiv: 2609.07344v2Tipo de anuncio: reemplazar Resumen: Los agentes basados en el modelo de lenguaje grande (LLM) se aplican cada vez más a las tareas de ciberseguridad, como el descubrimiento de vulnerabilidades y las pruebas de penetración automatizadas. A largo plazo
arXiv · cs.CRComprender los límites de seguridad de la protección LLM en el dispositivo basada en ofuscación
arXiv:2609.10117v2 Tipo de Anuncio: reemplazar Resumen: Los Entornos de Ejecución Confiable (Tee) ofrecen un mecanismo prometedor para salvaguardar la propiedad intelectual de los Modelos de Lenguaje Grande (LLM) en el dispositivo. Para superar el
arXiv · cs.CRTres investigadores usaron Claude para hackear OpenAI en menos de 72 horas
Tres investigadores de seguridad independientes accedieron el pasado 25 de julio a cuentas internas de empleados de OpenAI, incluyendo sus repositorios en GitHub y Codex, usando como herramienta principal Claude Opus 5 d
WWWhat’s NewAnthropic está operando un laboratorio que realiza experimentos de biología
Los líderes de la IA han prometido que la IA es la clave para curar las enfermedades humanas. Los investigadores antrópicos también han estado advirtiendo que la IA podría matarnos a todos.
TechCrunch AI