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Ciencia e investigación · noticias de IA
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Este año · Todo el archivo conservado
AgentLSD: Evaluación de agentes de seguridad de IA bajo contaminación de tareas adversas
arXiv:2609.19140v1 Tipo de anuncio: nuevo Resumen: los agentes de IA para la seguridad inspeccionan páginas web, código fuente, registros, archivos de configuración y salidas de comandos. Estos entornos pueden contener artefactos engañosos que influyen en la
arXiv · cs.CRHacer que las reclamaciones asistidas por IA sean impugnables de forma independiente: Autoridad de publicación y un protocolo para registros de publicación falsificables
arXiv: 2609.17631v1Tipo de anuncio: Cross Resumen: Las afirmaciones asistidas por IA pueden parecer autorizadas cuando la evidencia, el análisis, la autorización humana, la presentación y el historial de corrección se refieren a diferentes estados. Procedencia, atención
arXiv · cs.CRMotor de percepción visual: inferencia multicabezal rápida y flexible para tareas de visión robótica
arXiv: 2508.11584v3Tipo de anuncio: reemplazar Resumen: Implementar múltiples modelos de aprendizaje automático en plataformas robóticas con recursos limitados para diferentes tareas de percepción a menudo resulta en cálculos redundantes, gran memoria
arXiv · cs.RO¿Quién audita a quién, sobre qué sustrato, con qué evidencia? Un protocolo de auditoría independiente para Agentic AI
arXiv:2609.18272v1 Tipo de anuncio: Cross Resumen: Los sistemas de IA genéticos planifican, invocan herramientas y actúan con supervisión limitada; ahora son objeto de auditorías y, cada vez más, del auditor. Independence, the foundati
arXiv · cs.CRPérdida colectiva de control en sistemas de agentes LLM: un relato epidémico de mutación, contagio y recuperación
arXiv:2609.18460v1 Announce Type: cross Resumen: ¿Cómo evoluciona un sistema multiagente de una desviación local a una pérdida colectiva de control? Proponemos una explicación epidémica organizada en torno a la mutación accidental, cont.
arXiv · cs.CRAsegurar la corrección de errores cuánticos contra los consejos engañosos de los agentes de IA
arXiv: 2609.19090v1Announce Type: cross Resumen: ¿Puede un atacante convertir la influencia sobre un asesor de inteligencia artificial (IA) en una actualización dañina de corrección de errores cuánticos? Identificamos una ambigüedad en el síndrome pasivo r
arXiv · cs.CRMoirae: un marco colaborativo de agentes multimodales para la detección dinámica de malware en Android
arXiv: 2608.27994v3Announce Type: replace Resumen: El ecosistema Android se enfrenta a amenazas de malware persistentes y en rápida evolución. Los detectores de aprendizaje automático existentes son vulnerables a la deriva del concepto porque dependen de
arXiv · cs.CRChatIDS: Avanzando en la ciberseguridad explicable utilizando IA generativa
arXiv:2306.14504v2 Announce Type: replace Resumen: Los sistemas de detección de intrusiones (IDS) son un enfoque comprobado para redes seguras. Los ID basados en red generalmente se instalan en routers o puertas de enlace de Internet. Esto les permite
arXiv · cs.CRCacheTrap: presentación de un troyano de caja gris más sigiloso contra los LLM
arXiv: 2511.22681v3Tipo de anuncio: reemplazar Resumen: El rápido avance de los modelos de lenguaje grandes (LLM) ha despertado un creciente interés en comprender sus vulnerabilidades de seguridad, particularmente los ataques de troyanos que ena
arXiv · cs.CRLa seguridad no se compone: estado de bucle no decaído para agentes autónomos de LLM
arXiv: 2608.27141v5Announce Type: replace Resumen: Los agentes de modelos de lenguaje grandes se implementan cada vez más como bucles autónomos. Partiendo de un objetivo humano, tal sistema descubre repetidamente el trabajo, planifica, ejecuta la herramienta c
arXiv · cs.CRAprendizaje fiable en entornos desafiantes
arXiv:2304.03370v3 Announce Type: replace-cross Abstract: El problema de diseñar estudiantes que garanticen que sus predicciones sean probablemente correctas es de creciente importancia en el aprendizaje automático. Sin embargo, le
arXiv · cs.CREvolveTrade: Refinamiento de políticas basado en la experiencia para agentes de trading LLM autónomos
arXiv: 2609.17632v1Tipo de anuncio: nuevo Resumen: Los agentes de trading del modelo de lenguaje grande (LLM) pueden combinar datos de mercado, noticias y análisis ejecutables, pero su comportamiento a menudo está controlado por un pol estático de uso de herramientas escritas a mano
arXiv · cs.AIGraphEcho: redundancia estructural y procedencia de la evidencia en agentes gráficos de LLM
arXiv:2609.17695v1 Tipo de anuncio: nuevo Resumen: Un agente de modelo de lenguaje grande (LLM) puede seguir más rutas de grafos sin adquirir más evidencia independiente. GraphEcho comprueba si los agentes confunden estos encuentros repetidos
arXiv · cs.AIUna descomposición en cuatro etapas de la resolución de problemas de palabras y la fragilidad mecánica en el razonamiento matemático de LLM
arXiv:2609.17804v1 Tipo de anuncio: nuevo Resumen: Los modelos de lenguaje grandes resuelven problemas matemáticos de la escuela primaria con alta precisión, pero una sola cláusula irrelevante insertada en el problema puede colapsarlo. Conciliamos estos
arXiv · cs.AIAprendizaje de preferencias heterogéneas
arXiv: 2609.17847v1Tipo de anuncio: nuevo Resumen: Aprender de la retroalimentación humana se ha convertido en un paradigma central para entrenar sistemas modernos de IA, donde los modelos de utilidad humana se utilizan como modelos de recompensa en el aprendizaje de políticas.
arXiv · cs.AIEl Atlas de Pareto de Ingeniería de Inferencia: ¿Qué optimizaciones dominan la frontera del costo, la calidad y la latencia?
arXiv:2609.17863v1 Announce Type: new Resumen: Las optimizaciones de inferencia de LLM informan sobre aceleraciones en diferentes modelos, GPU, indicaciones y métricas de calidad, lo que dificulta su comparación o combinación. Construimos un coste, calidad y
arXiv · cs.AIMedición del liderazgo en IA: desarrollo y validación de una medida multidimensional para organizaciones nativas de IA
arXiv:2609.17965v1 Tipo de anuncio: nuevo Resumen: la IA está cambiando lo que los líderes deben juzgar, explicar, aprender y coordinar, pero las medidas existentes no capturan estos comportamientos al nivel necesario para estudiar el liderazgo en la IA-e
arXiv · cs.AILa memoria tiene geometría: memoria geométrica no uniforme para IA personalizada de Long-Horizon
arXiv: 2609.17969v1Tipo de anuncio: nuevo Resumen: La memoria a largo plazo se está convirtiendo en un sustrato central para la IA personalizada, sin embargo, la mayoría de los sistemas aún representan la personalización como registros discretos en un espacio latente en gran medida estático, ac
arXiv · cs.AICuándo llamar a un LLM: un híbrido dependiente de la confianza para el reconocimiento de emociones rentable en la IA conversacional
arXiv: 2609.17977v1 Tipo de anuncio: nuevo Resumen: El reconocimiento de emociones en la conversación (ERC) es una capacidad de producción detrás de las indicaciones de asistencia del agente, el enrutamiento de escalamiento y el análisis posterior a la llamada en el centro de contacto como servicio
arXiv · cs.AITuiML: aprendizaje automático para agentes de IA
arXiv:2609.17984v1 Tipo de anuncio: nuevo Resumen: Las bibliotecas de aprendizaje automático como Weka y scikit-learn fueron diseñadas para programadores humanos. Los agentes de modelos de lenguaje ahora usan estas mismas bibliotecas recuperando API de memo
arXiv · cs.AIRideWay: Evaluación comparativa de la finalización eficiente de tareas para agentes lingüísticos que utilizan herramientas
arXiv:2609.17985v1 Announce Type: new Resumen: Los agentes de IA generalmente se evalúan por si completan una tarea. En la configuración de servicios interactivos, un agente exitoso aún puede frustrar a los usuarios haciendo preguntas repetidas,
arXiv · cs.AINuestro marco para informar sobre la desalineación del modelo
OpenAI comparte un marco para rastrear, investigar y divulgar la desalineación del modelo, junto con seis informes de comportamiento inesperado o preocupante del modelo.
OpenAI · Fuente oficialUno de los creadores de ChatGPT ha creado una IA 400 veces más barata que el resto. Su secreto: no generar texto
Diogo Almeida no es un emprendedor de IA cualquiera . Trabajó en OpenAI y fue uno de los autores de InstructGPT, el estudio sobre aprendizaje por refuerzo a partir de retroalimentación humana (RLHF) que sentó parte de la
XatakaAuto-HSI: control humano personalizado de un enjambre de robots bajo demanda mediante el uso de LLM para la generación automática de código en línea
arXiv:2609.16346v1 Tipo de anuncio: nuevo Resumen: Este artículo presenta Auto-HSI, un método para generar interfaces personalizadas de interacción humano-enjambre (HSI) bajo demanda. El objetivo es permitir que los operadores no capacitados utilicen
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