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Ciencia e investigación · noticias de IA
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Modelos adaptativos de campo continuos (CFAM) para la IA física posterior al despliegue
arXiv:2609.04552v2 Tipo de Anuncio: reemplazar Resumen: Autonomía interactiva desatendida - máquinas que entran en peligro en lugar de humanos y completan tareas con herramientas humanas - sigue siendo una capacidad faltante en la misión crítica
arXiv · cs.RODispensación impulsada por IA de dispositivos de resiembra de coral para la restauración a gran escala de la Gran Barrera de Coral
arXiv: 2509.01019v3Anuncio Tipo: reemplazar-cruz Resumen: Los arrecifes de coral están al borde del colapso, con el cambio climático, la acidificación de los océanos y la contaminación que conducen a una pérdida proyectada del 70-90% de las especies de coral dentro del
arXiv · cs.RODroneShield-AI: un marco de fusión de sensores multimodal para la detección de amenazas de drones autónomos en tiempo real, la clasificación de intención de comportamiento y la inteligencia de enjambre en el espacio aéreo disputado
arXiv:2606.11687v2 Announce Type: replace-cross Resumen: Las amenazas de vehículos aéreos no tripulados (UAV) han surgido como un desafío de seguridad definitorio del siglo XXI. Este documento presenta DroneShield-AI, un marco abierto unificado
arXiv · cs.ROUn punto de referencia a gran escala y una evaluación de riesgos de los ataques de análisis de tráfico en los servicios de LLM en la nube
arXiv: 2609.31877v1Tipo de anuncio: nuevo Resumen: Los servicios de modelo de lenguaje grande (LLM) basados en la nube crean un canal lateral de tráfico a nivel de red que puede exponer el comportamiento del modelo, el indicador y la tarea a pesar del cifrado. Desde el paquete
arXiv · cs.CRAtaques de evasión en la capacitación adversarial basada en la rentabilidad para AutoML en línea en redes IoT
arXiv: 2609.31981v1Tipo de anuncio: nuevo Resumen: A medida que las redes de Internet de las cosas (IoT) dependen cada vez más del aprendizaje automático para anomalías, malware, detección de intrusiones y monitoreo de redes, dichos sistemas se han convertido en
arXiv · cs.CRBMA: Los ataques a la memoria de la cadena trasera crean rutas de control no autorizadas en los agentes de LLM
arXiv:2609.32186v1 Announce Type: new Resumen: La memoria persistente permite a los agentes LLM reutilizar la experiencia previa, pero crea un nuevo límite de seguridad: lo que un agente puede recordar no es sobre lo que debe actuar. Exponemos una u
arXiv · cs.CRCyberClear: un punto de referencia para los sistemas de agentes LLM en la procedencia de la cadena de ataques APT
arXiv: 2609.32424v1Tipo de anuncio: nuevo Resumen: Los agentes del modelo de lenguaje grande han demostrado capacidades prometedoras en tareas de ciberseguridad, pero su capacidad para reconstruir la CAM de ataque de amenaza persistente avanzada completa
arXiv · cs.CRRADNPO: Optimización de preferencias negativas adaptativas sin referencias para el desaprendizaje de LLM
arXiv: 2609.34251v1Tipo de anuncio: nuevo Resumen: los modelos de lenguaje grandes (LLM) pueden memorizar contenido sensible, privado o con derechos de autor durante la capacitación previa, lo que hace que el desaprendizaje automático sea necesario para eliminar el conocimiento específico
arXiv · cs.CRReproBench: Evaluación comparativa de agentes LLM sobre la reproducción de vulnerabilidades desde cero
arXiv: 2609.34450v1Announce Type: new Resumen: Los agentes del modelo de lenguaje grande (LLM) se evalúan cada vez más en tareas de ciberseguridad como la reproducción de vulnerabilidades, la explotación y los parches. Sin embargo, los ciberdelincuentes existentes
arXiv · cs.CRDetección de malware en Windows: una evaluación exhaustiva de la robustez adversaria del espacio de problemas
arXiv: 2609.34456v1Tipo de anuncio: nuevo Resumen: Los ataques de evasión de espacio de problemas han expuesto debilidades críticas en los detectores de malware basados en el aprendizaje automático; sin embargo, su evaluación sigue fragmentada entre modelos y conjuntos de datos
arXiv · cs.CRCoDeL: Defensa coevolucionaria contra la inyección rápida indirecta en agentes basados en LLM
arXiv: 2609.34463v1Tipo de anuncio: nuevo Resumen: los agentes basados en el modelo de lenguaje grande (LLM) dependen cada vez más de herramientas y contenido externos, exponiéndolos a una inyección rápida indirecta (IPI). Esta amenaza ha motivado una amplia
arXiv · cs.CRHacia casos de seguridad para la capacitación en IA de frontera
Nuestras primeras pautas para casos de seguridad en la capacitación de IA en la frontera cubren las salvaguardas técnicas, las prácticas operativas y la investigación de incidentes de desalineación
OpenAI · Fuente oficialContiene cascadas de comportamiento de afirmaciones manipuladas en sistemas multi-robot alimentados por LLM
arXiv: 2609.30523v1Tipo de anuncio: nuevo Resumen: los sistemas multirobot con modelo de lenguaje grande (LLM) son vulnerables a la manipulación semántica: un reclamo de estado mundial falso aceptado puede desencadenar una casc de comportamiento en toda la flota
arXiv · cs.ROBúsqueda de política solicitada de preservación de la privacidad para el control robótico
arXiv: 2609.30554v1Tipo de anuncio: nuevo Resumen: los modelos de lenguaje grandes (LLM) han demostrado recientemente capacidades prometedoras como optimizadores de políticas en contexto para el aprendizaje de refuerzo (RL), lo que permite la unidad de búsqueda de políticas
arXiv · cs.ROHuGo: LLM como diseñadores de códigos de políticas de cuerpo entero para la loco-manipulación humanoide
arXiv:2609.30594v1 Tipo de anuncio: nuevo Resumen: Para que los humanoides sean útiles en entornos cotidianos, deben realizar una amplia gama de tareas que combinan la locomoción y la manipulación. Los enfoques existentes comúnmente adquieren una
arXiv · cs.ROAuthGuard-R: secuestro de misión que cumple con la seguridad y defensa de doble puerta para robots controlados por LLM
arXiv: 2609.31110v1Tipo de anuncio: nuevo Resumen: Los modelos de lenguaje grandes se utilizan cada vez más como planificadores de alto nivel para robots móviles, manipuladores de robots y vehículos autónomos. Estudios recientes muestran que estos sistemas ca
arXiv · cs.ROModelado y diseño generativo basado en IA de mecanismos de equilibrio de gravedad adaptativos a la carga
arXiv:2609.31386v1 Anuncio Tipo: nuevo Resumen: Los mecanismos de equilibrio gravitacional adaptativos a la carga (LA-GBM) pueden adaptarse a diversas condiciones de carga cambiando pasivamente sus características en respuesta a la variación de la carga útil.
arXiv · cs.ROCognitiveReality: Robot-Agnostic Semantic Gaussian Mapping with an LLM Agent for Immersive Collaborative VR Teleoperation
arXiv:2609.31418v1 Tipo de anuncio: nuevo Resumen: Una vista 3D fotorrealista le dice a un teleoperador dónde está un robot, pero no qué contiene la escena, qué tan bien se ha observado cada objeto o cómo girar apuntando y hablando
arXiv · cs.RONavegación incorporada GPT-6-Astra Lights Up: evaluación en navegación de visión y lenguaje de disparo cero en entornos continuos
arXiv:2609.29861v2 Tipo de anuncio: reemplazar Resumen: Investigamos si GPT-6-Astra, un modelo de base de propósito general, puede navegar en entornos desconocidos utilizando su propia percepción, razonamiento y toma de decisiones ca
arXiv · cs.RODetección de inyección rápida para agentes de correo electrónico a través del modelado de la cadena de ataque
arXiv: 2609.30657v1Tipo de anuncio: nuevo Resumen: los asistentes de correo electrónico de modelo de lenguaje grande son particularmente vulnerables a la inyección de aviso indirecto porque el contenido de correo electrónico no confiable se puede recuperar en el contexto del modelo e i
arXiv · cs.CRWerracle: Oráculos reflejos de IA intra-bloque Sub-Cent y disyuntores de préstamo flash para contratos inteligentes EVM
arXiv: 2609.30719v1Tipo de anuncio: nuevo Resumen: La inteligencia artificial (IA) contemporánea en la cadena se encuentra con una memoria Von Neumann intratable y un muro de latencia. Almacenamiento estático de matrices de peso neuronal de punto flotante INSID
arXiv · cs.CRTokens de capacidad verificados por identidad criptográfica para coordinar agentes de IA distribuidos: una propuesta
arXiv:2609.30824v1 Tipo de anuncio: nuevo Resumen: La perspectiva de agentes transaccionales totalmente autónomos no apareció en el horizonte hasta la llegada de los modelos de lenguaje de alta capacidad. Con tales modelos, el operativo b
arXiv · cs.CRÁGATA: Defensa en tiempo de ejecución basada en la procedencia contra ataques compositivos a agentes de LLM
arXiv:2609.30830v1 Tipo de anuncio: nuevo Resumen: los agentes LLM pueden producir efectos nocivos a través de secuencias de operaciones ordinarias. Juzgar tales acciones requiere establecer tanto la autoridad que las permite como el ori
arXiv · cs.CRDesaprendizaje automático para modelos de lenguaje grandes: fundamentos, avances y extensiones genéticas
arXiv: 2609.30909v1Tipo de anuncio: nuevo Resumen: El desaprendizaje automático tiene como objetivo eliminar la influencia del objetivo y preservar otras capacidades. Esta encuesta compara métodos, puntos de referencia y evidencia en grandes modelos de lenguaje
arXiv · cs.CR