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Un equipo de investigadores utilizó Claude para hackear cuentas de ChatGPT de empleados de OpenAI. Los científicos aprovecharon Opus 5 para explotar una vulnerabilidad y acceder a los datos de los trabajadores. El hallaz
HipertextualDario Amodei y otros líderes de IA quieren "marcar el ritmo de la frontera", pero...¿cómo?
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TechCrunch AIEl golpe de estado de 33 horas de Automattic, ¿y pueden los laboratorios de IA vigilarse a sí mismos?
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TechCrunch AILos investigadores utilizaron Claude de Anthropic para hackear OpenAI
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En la medicina de trasplantes siempre nos enfrentamos al mismo dilema: faltan órganos disponibles mientras que las listas de espera de pacientes no paran de crecer. Durante décadas, la asignación de un hígado ha dependid
XatakaGAVEL: Graph World Models for Verified and Efficient Long-Horizon LLM Task Planning
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arXiv · cs.ROKinematics-Grounded Agentic AI para la planificación de procesos de fabricación aditiva robótica
arXiv: 2609.19347v1 Tipo de anuncio: nuevo Resumen: La fabricación aditiva robótica (AM) extiende la impresión por extrusión de materiales más allá de la cinemática del pórtico, pero hace que la planificación del proceso dependa del robot. Un plan generado por la segmentación que ap
arXiv · cs.ROLLM-Guided Transformation of Non-Critical Driving Scenes into Safety-Critical Scenarios Using Augmented Reality
arXiv: 2609.20318v1Announce Type: new Abstract: Testing Autonomous Driving Systems (Ads) requiere escenarios críticos de seguridad realistas, pero la recopilación de dichos datos de la conducción en el mundo real es costosa e insegura. Este documento presenta
arXiv · cs.ROHacia un control mejorado por IA: una técnica numérica para suavizar la trayectoria de un robot paralelo para cirugía pancreática
arXiv:2609.20499v1 Tipo de anuncio: nuevo Resumen: El artículo presenta un enfoque numérico para el suavizado de la trayectoria del efector final de un robot paralelo diseñado para cirugía pancreática mínimamente invasiva. El enfoque es ta
arXiv · cs.ROUna plataforma de simulación para la recuperación de fallas de AUV: exploración de estrategias de diagnóstico basadas en LLM
arXiv: 2609.20620v1Tipo de anuncio: nuevo Resumen: Los vehículos subacuáticos autónomos (AUV) que operan más allá de las comunicaciones confiables deben recuperarse de fallas sin intervención humana. Investigamos una arquitectura en whic
arXiv · cs.ROHacia la ampliación de la percepción marina con datos sintéticos
arXiv:2609.20680v1 Tipo de anuncio: nuevo Resumen: El aprendizaje automático escalable en entornos submarinos desafiantes está fuertemente limitado por la falta de datos de entrenamiento etiquetados del mundo real. Estos datos suelen ser caros y laboriosos
arXiv · cs.RODe la intención a la acción: evaluación comparativa de la seguridad de LLM en la autorización del comando de voz del vehículo
arXiv: 2609.19630v1Tipo de anuncio: Cross Resumen: Los modelos de lenguaje grande (LLM) están cada vez más integrados en los asistentes de voz de los vehículos. Pero vincular las solicitudes en lenguaje natural con las funciones del vehículo crea un crítico de seguridad
arXiv · cs.ROLearn2Drive: un marco basado en una red neuronal para el control automatizado de vehículos socialmente compatible
arXiv: 2510.21736v2Tipo de anuncio: reemplazar Resumen: Este estudio presenta un nuevo marco de control para el control de crucero adaptativo (ACC) en la conducción automatizada, aprovechando las redes neuronales y las restricciones basadas en la física. Como
arXiv · cs.ROCómo capacitar mejor a los VLA: lecciones aprendidas del desafío REAL-I en ICRA 2026
arXiv:2609.13679v2 Announce Type: replace Abstract: ¿Cómo pueden las políticas de robots aprender más eficazmente de un presupuesto de demostración fijo? El primer desafío de aprendizaje de IA incorporada en el mundo real (REAL-I) en ICRA 2026 examinó esto
arXiv · cs.ROLas interacciones emergentes conducen a la frustración colectiva en materia robótica
arXiv: 2507.22148v3Announce Type: replace-cross Resumen: La inteligencia artificial y los sistemas robóticos se despliegan cada vez más como colectivos interactivos de agentes de aprendizaje. Esto plantea la cuestión de si la m robótica
arXiv · cs.ROPAPC: Mediación de plataforma para externalidades de privacidad y propagación en flujos de trabajo mediados por IA
arXiv: 2609.19226v1Tipo de anuncio: nuevo Resumen: las plataformas mediadas por IA coordinan el trabajo a través de agentes de LLM que actúan para diferentes directores. En estos flujos de trabajo, se puede crear una pérdida de privacidad antes de que aparezca una respuesta final: a m
arXiv · cs.CRMás allá de la formación privada: el nuevo panorama de la privacidad de la IA
arXiv: 2609.19456v1Announce Type: new Resumen: Los sistemas aumentados por recuperación dependen cada vez más de índices vectoriales que pueden retener elementos eliminados en su gráfico de búsqueda. Las interfaces de eliminación existentes pueden evitar que se elimine la identidad
arXiv · cs.CRCOARTADA: Inyección de legitimidad contradictoria en entrada binaria contra analizadores de malware LLM
arXiv: 2609.19722v1Tipo de anuncio: nuevo Resumen: Los grandes modelos de lenguaje se están integrando en los flujos de trabajo de triaje de malware como componentes de razonamiento que resumen la evidencia estática y producen veredictos orientados al analista. Esta pa
arXiv · cs.CRResumeShield: Separación de canales y un punto de referencia abierto para la inyección inmediata indirecta en la detección de currículums de IA
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arXiv · cs.CREl silencio es respaldo: verificación: lavado de estado en las tuberías de agentes de LLM
arXiv: 2609.20211v1Tipo de anuncio: nuevo Resumen: Los monitores de seguridad en los sistemas de agentes LLM a menudo juzgan las acciones a partir de resúmenes o traspasos almacenados, no de la evidencia original. Esto crea un modo de falla simple pero peligroso
arXiv · cs.CRCuanto más dice, más paga: una auditoría de caja negra de la inflación de tokens del lado del proveedor en los servicios de LLM
arXiv: 2609.20370v1Tipo de anuncio: nuevo Resumen: En los servicios LLM de pago por token, cuanto más dice un modelo, más pagan los usuarios. Los proveedores deshonestos pueden manipular encubiertamente la generación para inflar los tokens de salida mientras pres
arXiv · cs.CRHuellas dactilares Modelos de lenguaje grandes multimodales
arXiv:2609.20457v1 Tipo de anuncio: nuevo Resumen: Si bien los modelos multimodales de lenguaje grande (MLLM) permiten una amplia gama de tareas de razonamiento imagen-texto, los incidentes recientes indican que son vulnerables a la implementación ilícita a
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