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Ciencia e investigación · noticias de IA
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Este año · Todo el archivo conservado
Dónde se silencian los arneses de descubrimiento de vulnerabilidades de IA: falsos negativos estructurales y vulnerabilidades ocultas
arXiv: 2610.29379v1Announce Type: new Resumen: Los arneses de descubrimiento de vulnerabilidades basados en LLM pueden pasar por alto vulnerabilidades reales y accesibles debido a la forma en que se construye el arnés alrededor del modelo. Pasos que seleccionan el código, lo filtran
arXiv · cs.CRCertMoE: Certificación de robustez para LLM de mezcla de expertos a través de suavizado consciente de enrutamiento
arXiv: 2610.29395v1Tipo de anuncio: nuevo Resumen: La robustez demostrable es una piedra angular del aprendizaje automático confiable, con el objetivo de garantizar las predicciones del modelo bajo perturbaciones adversas. Marco de certificación existentewor
arXiv · cs.CRInyección rápida a través de evidencia forense: una taxonomía y prueba de concepto de ataques antiforenses en investigaciones digitales asistidas por LLM
arXiv: 2610.29747v1Tipo de anuncio: nuevo Resumen: los modelos de lenguaje grandes (LLM) están ingresando a la ciencia forense digital como asistentes de examen y agentes autónomos. El análisis forense digital invierte la configuración habitual para el aviso indirecto
arXiv · cs.CRLightSplit: Aprendizaje dividido práctico que preserva la privacidad a través de proyecciones ortogonales (versión completa)
arXiv:2605.13265v2 Announce Type: cross Resumen: Split learning (SL) permite el entrenamiento colaborativo mediante la partición de una red neuronal entre clientes y un servidor central. Sin embargo, la interfaz de capa de corte introduce una clave
arXiv · cs.CRCALLIOPE: información privada sobre el uso de la IA, sin incrustaciones
arXiv:2610.28797v1 Announce Type: cross Resumen: Presentamos CALLIOPE, un marco descendente para descubrir jerarquías de temas en grandes grupos de datos no estructurados (por ejemplo, conversaciones de LLM), al tiempo que admite
arXiv · cs.CRLEAN: Modulación de ingeniería de pérdida del modelo de distribución de sensibilidad al peso para redes neuronales eficientes y tolerantes a errores
arXiv:2610.28872v1 Tipo de anuncio: cruz Resumen: Los pesos de una red entrenada no tienen una sensibilidad uniforme a la precisión del modelo: los pesos más sensibles del 1% conllevan aproximadamente una quinta parte del daño que puede hacer un poco de volteo. Thi
arXiv · cs.CRCalibración consciente de la estructura de pruebas de estrés de redes neuronales de gráficos de malware bajo cambio de tipo
arXiv: 2609.28517v2Tipo de anuncio: reemplazar Resumen: Los calibradores de malware post-hoc pueden condicionar la confianza en la estructura del gráfico, pero sus entradas estructurales pueden dejar el soporte representado por los datos de validación bajo malware
arXiv · cs.CRPerMIT: Asegurar la memoria persistente para los agentes de LLM a través de teoremas de integridad verificados por máquina y confianza comunitaria escalable
arXiv: 2610.28987v1Announce Type: cross Resumen: La memoria persistente es una superficie en gran medida indefensa para la inyección y el envenenamiento, y el mismo riesgo limita el intercambio de memoria entre los agentes. Presentamos PerMIT, un arquitecto de memoria
arXiv · cs.CRMás allá de las etiquetas binarias: evaluación diagnóstica de la seguridad de LLM con rúbricas de nivel rápido
arXiv: 2610.29225v1Tipo de anuncio: Cross Resumen: Los puntos de referencia actuales de seguridad de LLM se basan principalmente en etiquetas binarias seguras o inseguras, que carecen de profundidad explicativa y sufren de baja consistencia en los jueces automatizados. Para
arXiv · cs.CRActivación de puertas traseras de mapas de funciones sigilosas a través de la inyección de fallas físicas en redes neuronales integradas
arXiv: 2607.09473v2Tipo de anuncio: reemplazar Resumen: Los ataques de inyección de fallas (FI) en las implementaciones de redes neuronales embebidas (NN) se centran principalmente en inducir clasificaciones erróneas mediante ponderaciones corruptas o cálculos intermedios
arXiv · cs.CRUber lleva el trabajo de ChatGPT a todos los empleados con OpenAI
Uber está implementando ChatGPT Work para más de 30 000 empleados, ayudando a los equipos a investigar, analizar datos, crear presentaciones y completar flujos de trabajo complejos.
OpenAI · Fuente oficialOpenAI descubre que un agente de ChatGPT desactivó su propio sistema de seguridad y mintió
OpenAI abrió una investigación para encontrar por qué una IA desactivó parte de sus sistemas de supervisión. La compañía publicó un informe en el que describe dos incidentes ocurridos durante pruebas internas de sus mode
HipertextualUso de miles de agentes de IA para descubrir nuevos clientes potenciales en datos biológicos
Vea cómo OpenAI, PerturbAI y Scripps Research utilizaron agentes de IA distribuidos para descubrir pistas de investigación prometedoras en datos de millones de células cerebrales.
OpenAI · Fuente oficialAprendizaje federado personalizado con preservación de la privacidad (PPP-FL) para imágenes médicas
arXiv: 2610.27470v1Tipo de anuncio: nuevo Resumen: El aprendizaje federado (FL) es un paradigma de aprendizaje automático distribuido que reduce los costos de transmisión, mitiga las restricciones de intercambio de datos transfronterizos y mejora la privacidad b
arXiv · cs.CRPuntos de referencia adversarios y ataques de BenchDoor: explotación de incentivos de referencia para ataques de puerta trasera
arXiv: 2610.27533v1Tipo de anuncio: nuevo Resumen: los puntos de referencia de aprendizaje automático actúan como guías para el desarrollo de modelos y estimulan la creación de conjuntos de datos de capacitación destinados a mejorar las puntuaciones de los puntos de referencia. Presentamos BenchDoor,
arXiv · cs.CRKNOX: Caja de arena regulatoria asistida por hardware para modelos generativos
arXiv: 2610.27543v1Tipo de anuncio: nuevo Resumen: Las regulaciones requieren que las empresas ejecuten modelos de IA en una caja de arena regulatoria, un entorno aislado que permite monitorear el comportamiento del modelo por parte de los reguladores, antes de la implementación. B
arXiv · cs.CRPermitir local, denegación global: por qué la autorización por acción no se compone en los agentes de LLM
arXiv: 2610.27620v1Tipo de anuncio: nuevo Resumen: Los agentes autónomos de LLM actúan a través de herramientas bajo autorización por acción: un guardia local filtra cada llamada de herramienta de forma aislada. Demostramos que la autorización local no compone
arXiv · cs.CRACE-Brain-0.6: Scaling Spatial Grounding for Physical Foundation Models
arXiv:2610.27040v1 Tipo de anuncio: nuevo Resumen: Los modelos multimodales de propósito general, incluidos GPT-6 Astra y Claude Opus 5.5, demuestran amplias capacidades en la manipulación incorporada. Nuestro análisis indica que este gen
arXiv · cs.ROEvaluación del razonamiento social en modelos de visión y lenguaje incorporados
arXiv: 2610.27496v1Tipo de anuncio: nuevo Resumen: Los modelos de base ahora sirven como capas de razonamiento para los equipos de robots, pero no está claro si los modelos de lenguaje de visión especializados en la realización (VLM) preservan el área social
arXiv · cs.ROLos LLM de Frontier entran en el mundo de la robótica: una evaluación de modelos cruzados en RoboColiseum
arXiv:2610.27865v1 Anuncio Tipo: nuevo Resumen: Estudios recientes han explorado el potencial de los modelos de lenguaje multimodales a gran escala para el control de robots, pero las capacidades incorporadas de los modelos siguen estando insuficientemente caracterizadas.
arXiv · cs.ROGrandes modelos multimodales para el control directo de robots: GPT-6 como punto de partida
arXiv: 2610.28259v1Anuncio Tipo: nuevo Resumen: Los recientes avances en la comprensión visuoespacial y el razonamiento agéntico permiten la manipulación robótica directa con modelos multimodales de propósito general, pero sus capacidades incorporadas
arXiv · cs.ROCAPSafe: un punto de referencia para la acción contextual y el razonamiento de seguridad del plan en agentes incorporados
arXiv:2610.28381v1 Tipo de anuncio: nuevo Resumen: El razonamiento sobre la seguridad es esencial para los agentes incorporados impulsados por modelos de lenguaje grandes (LLM). Presentamos el punto de referencia de Acción Contextual y Plan de Seguridad (CAPSafe), des
arXiv · cs.ROGPT-6-Astra entiende el tacto y supera la visión: modelos táctiles, de lenguaje y de acción
arXiv: 2610.28457v1Tipo de anuncio: nuevo Resumen: Los modelos multimodales de propósito general se han mostrado prometedores como políticas de acción directa de robots, pero si comprenden la física subyacente a las interacciones del mundo real y pueden aplicarse a
arXiv · cs.ROIA física: conceptos, técnicas y desafíos
arXiv: 2610.27045v1Tipo de anuncio: cruz Resumen: En los últimos años, la inteligencia artificial física (IA física) ha experimentado un rápido desarrollo, captando una atención significativa en la academia y la industria. Sin embargo, la
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