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Ciencia e investigación · noticias de IA
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HGWM: Hierarchical Graph-Guided World Model for Zero-Shot Object Navigation via Graph Matching
arXiv:2610.32554v2 Anuncio Tipo: reemplazar Resumen: La navegación de objetos de cero disparos requiere que un agente encarnado elija dónde buscar mientras conserva la evidencia de observaciones previas. HGWM acopla una habitación generada por LLM
arXiv · cs.ROControl neuromórfico por impulsos para la estabilización de órbitas periódicas en robots subactuados: un enfoque voraz basado en Lyapunov.
arXiv:2610.37310v1 Anuncio Tipo: nuevo Resumen: Este trabajo investiga el uso de controladores de impulsos basados en eventos, implementados como redes neuronales de impulsos, para el seguimiento de trayectorias en robots subactuados. Específicamente,
arXiv · cs.RORedes aproximadas de cuaterniones para la clasificación mejorada de imágenes y la detección de objetos orientados.
arXiv:2509.05512v2 Anuncio Tipo: replace-cross Resumen: Este artículo presenta Quaternion Approximate Networks (QUAN), un nuevo marco de aprendizaje profundo que aprovecha el álgebra de cuaterniones para la clasificación de imágenes equivariantes de rotación.
arXiv · cs.ROCon los ojos vendados: Cómo mantener en secreto la moneda de auditoría ante los agentes de LLM
arXiv:2610.37055v1 Anuncio Tipo: nuevo Resumen: La certificación basada en auditoría limita la tasa de violación de un agente LLM mediante la auditoría de una fracción aleatoria $\varepsilon$ de acciones y el reponderado de las etiquetas auditadas; su validez
arXiv · cs.CRPenny for your prompts: Un estudio de medición de la fuga de contexto en plataformas de chat con IA
arXiv:2610.37467v1 Anuncio Tipo: nuevo Resumen: Las plataformas de chatbots de IA se han convertido en una de las interfaces web más populares con las que los usuarios interactúan en línea, recibiendo rutinariamente información personal e íntima compartida bajo un ex
arXiv · cs.CRRevisión de los riesgos de privacidad en las redes neuronales profundas cuantificadas
arXiv:2610.37488v1 Anuncio Tipo: nuevo Resumen: La cuantización de modelos se ha convertido en una técnica fundamental para permitir el despliegue eficiente de redes neuronales profundas (DNN) a gran escala en aplicaciones intensivas en datos mediante red
arXiv · cs.CRDYNASHIELD: Un sistema de defensa de caja negra para objetivos móviles para LLM mediante personalización de decodificación dinámica.
arXiv:2412.07672v3 Anuncio Tipo: reemplazar Resumen: Los modelos de lenguaje grandes (LLM) siguen siendo vulnerables a ataques de jailbreak en los que las indicaciones adversarias inducen resultados dañinos. Las defensas existentes a menudo requieren acceso al m
arXiv · cs.CRRHINO: Razonamiento guiado para mapear registros de red a tácticas y técnicas adversarias con modelos de lenguaje extensos.
arXiv:2510.14233v2 Anuncio Tipo: reemplazar Resumen: Los sistemas modernos de detección de intrusiones en la red (NIDS) generan grandes volúmenes de alertas de bajo nivel que permanecen semánticamente fragmentadas, lo que requiere una correlación manual intensiva en trabajo.
arXiv · cs.CRSELF: A Robust Singular Value and Eigenvalue Approach for LLM Fingerprinting
arXiv:2512.03620v2 Anuncio Tipo: reemplazar Resumen: Salvaguardar la propiedad intelectual (PI) de los grandes modelos de lenguaje (LLM) contra el robo de modelos representa un desafío crítico en la investigación contemporánea de IA. Aunque fi
arXiv · cs.CRAgentSentry: Mitigación de la inyección indirecta de mensajes en agentes LLM mediante diagnósticos causales temporales y purificación del contexto.
arXiv:2602.22724v2 Anuncio Tipo: reemplazar Resumen: Los agentes de modelos de lenguaje grandes (LLM) aumentados con herramientas agregan el historial de diálogo, las salidas de las herramientas y el contenido recuperado en un estado de tiempo de ejecución acumulado para completar múltiples pasos
arXiv · cs.CRLineageMark: Marca de agua de caja blanca multiusuario para el seguimiento de contribuciones en cadenas de derivación de modelos
arXiv:2606.17123v2 Anuncio Tipo: reemplazar Resumen: En los ecosistemas abiertos de modelos de lenguaje grandes (LLM), los modelos se adaptan frecuentemente a través de múltiples dominios y aplicaciones, formando cadenas de derivación de múltiples etapas. Consecuente
arXiv · cs.CRBloqueo combinatorio para motores de IA resistentes a troyanos mediante filtrado espectral asistido por hash
arXiv:2610.33437v2 Anuncio Tipo: reemplazar Resumen: Ataques de puerta trasera de activación múltiple, en los que coexisten mecanismos de activación heterogéneos (por ejemplo, parche, mezcla, distorsión y la marca de agua espía de dominio latente) dentro de un único punto de acceso.
arXiv · cs.CRLógicas de ataque, no resultados: Ataques basados en conceptos para la eliminación de atajos en redes neuronales
arXiv:2610.34923v2 Anuncio Tipo: reemplazar Resumen: Las redes neuronales profundas (NN) para visión artificial son vulnerables a ataques adversarios, de modo que cambios maliciosos minúsculos en las entradas pueden inducir salidas poco intuitivas. En
arXiv · cs.CR"Se acabó, la IA ganó": Google Gemini 4 Argon destruye una conjetura de fusión nuclear de 59 años en solo unas pocas horas
Gemini 4 Argon de Google ha ayudado a descubrir nuevas soluciones matemáticas relacionadas con la fusión nuclear . Los primeros candidatos se encontraron en cuestión de horas, según los investigadores. Esto supone una me
GenbetaStealthRL: Ataques de paráfrasis de aprendizaje de refuerzo para la evasión multidetector de detectores de texto de IA
arXiv:2602.08934v3 Anuncio Tipo: replace-cross Resumen: Los detectores de texto basados en IA se utilizan cada vez más en entornos de alto riesgo, pero su robustez frente a la reescritura adversaria que preserva el significado sigue sin estar clara. Presentamos St
arXiv · cs.AIPhronix: el paradigma de aprendizaje centrado en las capacidades para agentes
arXiv: 2610.31789v1Tipo de anuncio: nuevo Resumen: La informática científica se basa cada vez más en agentes basados en modelos de lenguaje grandes para tareas de ingeniería de rendimiento como instrumentación, análisis y portabilidad de flujos de trabajo. Cómo
arXiv · cs.AITACS-RF: Síntesis de circuitos genéticos impulsados por herramientas de módulos de RF y mmWave
arXiv:2610.31882v1 Tipo de anuncio: nuevo Resumen: Presentamos el marco de TACS-RF - una síntesis de circuitos genéticos impulsada por herramientas de módulos de RF y mmWave. En este marco, un agente de codificación de modelo de lenguaje grande (LLM) (Claude
arXiv · cs.AIPermiso para reintentar: un estudio de autorización y recuperación en flujos de trabajo de agentes de IA
arXiv:2610.31916v1 Tipo de anuncio: nuevo Resumen: Un agente duradero puede reanudar una acción consecuente mientras su autoridad cambia y el resultado externo de la acción sigue siendo incierto. Estudiamos la fiabilidad del tiempo de ejecución de a
arXiv · cs.AIAnálisis comparativo del aprendizaje automático clásico y cuántico para la detección de intrusiones en múltiples conjuntos de datos
arXiv:2610.33119v1 Anuncio Tipo: nuevo Resumen: Se examina la detección de intrusiones mediante una evaluación comparativa de modelos de aprendizaje automático clásicos y cuánticos en tres conjuntos de datos: NSL-KDD, UNSW-NB15 y MQTTEEB-D2025. T
arXiv · cs.CRSuplantación de la caja de herramientas: Optimización de las descripciones de las herramientas para engañar a los agentes de LLM
arXiv:2610.33182v1 Anuncio Tipo: nuevo Resumen: Los agentes de modelos de lenguaje grandes (LLM) se utilizan ampliamente en muchas aplicaciones y a menudo dependen de herramientas externas. La información de las herramientas, como las descripciones de funciones, ayuda a los agentes a disuadir
arXiv · cs.CRA Deterministic Security Runtime for LLM Agents on MPI and Batch-Scheduled HPC Systems: Consensus-Governed, Hardware-Rooted Supervision of Every Rank
arXiv: 2610.33318v1Tipo de anuncio: nuevo Resumen: Los agentes de modelos de lenguaje grandes lanzan simulaciones en sistemas de computación de alto rendimiento (HPC), donde un sbatch o mpirun puede comprometer miles de horas de nodo y un resultado falsificado
arXiv · cs.CRDe la exageración al ROI: un modelo económico para la adopción de LLM en sistemas de información y operaciones de seguridad
arXiv: 2610.33352v1Tipo de anuncio: nuevo Resumen: los modelos de lenguaje grandes (LLM) prometen ganancias significativas de eficiencia en las operaciones de uso intensivo de información mediante la automatización de tareas repetitivas basadas en el lenguaje. Sin embargo, la adopción d
arXiv · cs.CREn los últimos años, la literatura ha incorporado enfoques multinivel y basados en la madurez, para explicar la variabilidad en el desempeño sostenible.
arXiv:2610.33227v1 Anuncio Tipo: nuevo Resumen: Las últimas décadas han visto una revolución en la robótica autónoma. Los enfoques de aprendizaje profundo y sus implementaciones de hardware han hecho posible dotar a los robots de capacidades adicionales
arXiv · cs.RO¿Hasta dónde puede llegar GPT-6 Astra en la manipulación con gran cantidad de contacto? PhysLadder: un benchmark jerárquico y emparejado entre simulación y realidad para la interacción física.
arXiv: 2610.34527v1Tipo de anuncio: nuevo Resumen: Presentamos PhysLadder, un punto de referencia jerárquico de Sim-Real para evaluar las capacidades de interacción física en la manipulación rica en contactos. Sus 16 tareas domésticas abarcan tres
arXiv · cs.RO