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Ciencia e investigación · noticias de IA
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Este año · Todo el archivo conservado
Humanizar a los agentes de MLE: Alternancia de sesión multiagente más allá de los límites de un solo agente
arXiv: 2610.13494v1Tipo de anuncio: nuevo Resumen: Los enfoques de agentes basados en LLM existentes para la ingeniería de aprendizaje automático (MLE) de horizonte largo a menudo utilizan ingeniería de contexto, implementada a través de arneses personalizados que administran herramientas
arXiv · cs.AIHumaniza a los agentes de las Olimpiadas: un flujo de trabajo de varias sesiones para la resolución de problemas de las Olimpiadas con Resolver, Revisar, Wiki, Verificar
arXiv: 2610.13632v1Tipo de anuncio: nuevo Resumen: Los agentes del modelo de lenguaje grande (LLM) están mejorando rápidamente en las tareas científicas y olímpicas de largo horizonte. Los sistemas recientes han producido una resolución Lean-formalizada del Navi
arXiv · cs.AIUn sistema LLM multiagente para la sintonización automatizada de modelos de redes neuronales especializadas
arXiv:2610.13663v1 Tipo de anuncio: nuevo Resumen: Muchos enfoques de aprendizaje automático son de dos niveles: un experto selecciona una clase de métodos, dentro de esta clase la elección de los componentes clave es crítica y generalmente manual. Esta pa
arXiv · cs.AIEstudiar cómics a escala con inteligencia artificial: el marco de PAGE y tres estudios de cómics estadounidenses y manga japonés
arXiv:2610.13840v1 Anunciar Tipo: nuevo Resumen: Los cómics son uno de los grandes registros visuales del siglo XX: cientos de miles de páginas en las que un público masivo vio a sus líderes, sus guerras y sus héroes. Mos
arXiv · cs.AICLASIFICACIÓN: Recuperación de la herramienta del agente de IA consciente de la fiabilidad a través de la dinámica de ejecución
arXiv: 2610.13889v1Tipo de anuncio: nuevo Resumen: A medida que los agentes de IA dependen cada vez más de herramientas externas, la recuperación precisa es esencial para un comportamiento confiable. Los métodos existentes optimizan la relevancia semántica, pero también ignoran en gran medida
arXiv · cs.AIRedes neuronales de picos de alta eficiencia energética para la predicción de haces asistidos por detección
arXiv: 2610.12507v1Tipo de anuncio: Cross Resumen: La predicción del haz asistida por detección puede reducir la sobrecarga de entrenamiento del haz de los sistemas de onda milimétrica (mmWave) al aprovechar la información ambiental de la modalidad complementaria
arXiv · cs.AIEl MIT encuentra en seis modelos de IA la misma arquitectura modular que organiza el cerebro humano
El MIT ha identificado en seis modelos de IA la misma arquitectura de cuatro módulos cognitivos que organiza el cerebro humano. Hallazgo publicado en arxiv 2608.13567. La noticia El MIT encuentra en seis modelos de IA la
WWWhat’s NewVerificación y Auto-mejora en IA Agénica: Fundamentos y Límites
arXiv:2610.10611v1 Tipo de anuncio: nuevo Resumen: Los sistemas de IA genéticos pueden mejorar buscando más tiempo, recibiendo soporte adicional o modificando la forma en que proponen y verifican los resultados. Una puntuación de rendimiento no distingue
arXiv · cs.AIEl arnés como la única superficie mutable: autoevolución limitada por el cumplimiento de los agentes de LLM en las líneas de crédito, con una puerta de admisión medida
arXiv: 2610.10629v1Tipo de anuncio: nuevo Resumen: Los agentes de LLM que se mejoran a sí mismos pueden adaptar una canalización de crédito a una regla cambiada, pero un agente que se reescribe a sí mismo destruye el artefacto que revisa un supervisor: un cambio con nombre, una rec
arXiv · cs.AI¿De quién es la verdad? Abrazando la ambigüedad en la IA centrada en el ser humano
arXiv: 2610.10805v1 Tipo de anuncio: nuevo Resumen: A medida que los sistemas de IA interactúan cada vez más con las personas y toman decisiones sobre ellas, comprender las interpretaciones humanas se convierte en una parte importante del desarrollo de la IA centrada en el ser humano
arXiv · cs.AIOn the Clock: Towards Punctual and Productive Time-Budgeted AI Agents
arXiv: 2610.10833v1Tipo de anuncio: nuevo Resumen: Estudiamos si los pequeños agentes de LLM pueden operar de manera efectiva bajo presupuestos explícitos de tiempo de reloj de pared respetando el tiempo de ejecución asignado y utilizando el tiempo productivo disponible
arXiv · cs.AIReading the Room: Foundations, Design, and Challenges of Normative Competence in LLMs
arXiv:2610.10906v1 Tipo de anuncio: nuevo Resumen: Las comunidades humanas se rigen por sistemas normativos: estándares compartidos que producen \textit{normas} que dictan un comportamiento aceptable, impuesto a través de la sanción comunitaria. Ali
arXiv · cs.AIStoreBench: un entorno de comercio en vivo para evaluar y capacitar a agentes operadores autónomos
arXiv: 2610.10942v1Tipo de anuncio: nuevo Resumen: Los entornos de aprendizaje por refuerzo son ahora una palanca principal para mejorar las capacidades del modelo de lenguaje grande (LLM) en la post-entrenamiento, sin embargo, la mayoría de los puntos de referencia agénticos siguen siendo estadísticos
arXiv · cs.AICómo el envoltorio narrativo afecta el rechazo de LLM: un punto de referencia y defensa entre idiomas
arXiv: 2610.11005v1Tipo de anuncio: nuevo Resumen: Los modelos de lenguaje alineados con la seguridad a menudo rechazan una solicitud dañina declarada directamente, pero responden a la misma solicitud dentro de un juego de roles o envoltorio narrativo. Medimos esta vulnerabilidad
arXiv · cs.AICurar el contexto siempre cargado para los agentes de LLM: un modelo de surtido capacitado con comentarios censurados
arXiv:2610.11007v1 Tipo de anuncio: nuevo Resumen: Al comienzo de cada sesión, los agentes de LLM cargan un archivo de contexto fijo, como $\texttt{AGENTS.md}$. Cada token cargado en el archivo se cobra de nuevo en cada ronda posterior de
arXiv · cs.AIMás allá de la imitación: un marco y punto de referencia para la revisión por pares asistida por LLM
arXiv: 2610.11087v1Tipo de anuncio: nuevo Resumen: El rápido crecimiento de la publicación científica ha tensado la revisión por pares, particularmente en el aprendizaje automático, lo que plantea preocupaciones sobre la disminución de la calidad de la revisión y el aumento de la revisión
arXiv · cs.AIOpenProblemBench: Benchmarking AI on Open Problems in the Foundational Theoretical Sciences
arXiv:2610.11118v1 Announce Type: new Abstract: The next frontier for artificial general intelligence is tackling unresolved scientific problems, calling for benchmarks that assess progress beyond established knowledge.
arXiv · cs.AIGameCommBench: un punto de referencia unificado y una evaluación consciente de tipos para comentarios de juegos generados por IA
arXiv:2610.11129v1 Tipo de anuncio: nuevo Resumen: El comentario del juego es una tarea de generación abierta que requiere percepción multimodal, razonamiento estratégico y conocimiento contextual. Comentario de juego generado por IA existente (AI-G)
arXiv · cs.AIQué admitir y cómo presentar: gobernar la memoria persistente en los agentes de LLM
arXiv:2610.11188v1 Announce Type: new Resumen: La memoria persistente puede mejorar la personalización en los agentes LLM, pero también puede inducir adulación y fugas entre dominios. Distinguimos dos decisiones de gobernanza: admisión, WHI
arXiv · cs.AICuando la pérdida de reconstrucción más baja duele: refinamiento distribucionalmente robusto para la cuantificación de LLM de baja bits
arXiv: 2610.11226v1Announce Type: new Resumen: La cuantificación post-entrenamiento (PTQ) solo con peso se basa en gran medida en la minimización de la pérdida de reconstrucción para preservar la calidad del modelo con baja precisión. Mostramos que los pesos favorecidos
arXiv · cs.AILLM-IDEA: Agente experimental impulsado por la identificabilidad para el descubrimiento autónomo de modelos de mundos mecanicistas
arXiv: 2610.11253v1Tipo de anuncio: nuevo Resumen: Los agentes de modelos de lenguaje grandes se están desplegando cada vez más como científicos autónomos, diseñando experimentos e inferiendo modelos de mundo mecanicistas con una mínima sobreexigencia humana
arXiv · cs.AIMedBenchAgent: Hacia la automatización sistemática de la construcción de puntos de referencia de VLM médicos
arXiv: 2610.11312v1Tipo de anuncio: nuevo Resumen: La construcción a gran escala de puntos de referencia del modelo médico de visión y lenguaje (VLM) es cada vez más factible con conjuntos de datos de imágenes ricamente anotados y modelos de lenguaje grandes (LLM),
arXiv · cs.AIOpenAI despidió a tres investigadores que querían preservar el monitoreo del razonamiento de sus modelos
Tres investigadores de OpenAI —Tomek Korbak, Mikita Balesni y Jasmine Wang— fueron despedidos según informó el Wall Street Journal, que señala que compartieron información con una organización externa de seguridad en IA.
WWWhat’s NewSophos reduce el tiempo de investigación de amenazas en un 96% con OpenAI Daybreak
Descubra cómo Sophos utiliza OpenAI's Daybreak para reducir el tiempo de investigación de amenazas cibernéticas en un 96% y automatizar el 52% de los casos de MDR, al tiempo que preserva la supervisión humana.
OpenAI · Fuente oficial