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Ciencia e investigación · noticias de IA
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Este año · Todo el archivo conservado
IA multimodal causal para predicción de quimiosensibilidad personalizada
arXiv: 2609.13567v1Tipo de anuncio: nuevo Resumen: La quimioterapia mejora la supervivencia de algunas pacientes con cáncer de mama, pero los médicos no pueden predecir de manera confiable quién. Las pautas actuales se basan en las puntuaciones de recurrencia como un indicador para tr
arXiv · cs.AI¿Cómo se produce y es importante el maltrato de la IA del usuario en los sistemas conversacionales?
arXiv: 2609.13579v1Tipo de anuncio: nuevo Resumen: La investigación sobre seguridad a menudo se centra en los daños generados por los modelos, pero los usuarios también pueden dirigir hostilidad, coerción y presión adversaria a los modelos. Entender cómo y cuándo eso o
arXiv · cs.AIFLoKD: Destilación adaptativa de conocimientos para LLM federado de bajo rango a través de redes inalámbricas
arXiv:2609.13580v1 Tipo de anuncio: nuevo Resumen: Los modelos de lenguaje grandes (LLM) han demostrado capacidades sólidas en una amplia gama de tareas de procesamiento de lenguaje natural. Sin embargo, el ajuste fino convencional típicamente rel
arXiv · cs.AILa identidad es más que un recuerdo: un punto de referencia para la identidad persistente en los agentes de IA implementados
arXiv:2609.13637v1 Tipo de anuncio: nuevo Resumen: Los agentes persistentes necesitan evaluaciones que distingan los hechos de identidad que pueden recordar de los que expresan y promulgan. Presentamos PAI-Bench, un punto de referencia neutral para el proveedor f
arXiv · cs.AILa seguridad como una restricción: ajuste fino de un recomendador de LLM para explicarse a sí mismo
arXiv:2609.13657v1 Tipo de anuncio: nuevo Resumen: Los sistemas de recomendación tradicionales suelen estar entrenados para predecir con qué elemento interactuarán los usuarios a continuación, pero no por qué. Sin embargo, ofrecer evidencia personalizada de por qué un uso
arXiv · cs.AIRecuperabilidad como primitiva del sistema para agentes de IA de Long-Horizon
arXiv: 2609.13672v1Tipo de anuncio: nuevo Resumen: los agentes de IA pueden ser interrumpidos mientras editan archivos, llaman a herramientas o llevan a cabo tareas de varios pasos. El reinicio repite el trabajo completado, pero continúa desde no verificado o superado
arXiv · cs.AIDegradado pero no del todo ineficaz: Redes neuronales de gráficos deformables basadas en PE
arXiv: 2609.13712v1Tipo de anuncio: nuevo Resumen: Muchos escenarios del mundo real se pueden representar utilizando datos estructurados por gráficos. Sin embargo, las GNN tradicionales que transmiten mensajes basados en vecinos de primer orden se han enfrentado durante mucho tiempo a
arXiv · cs.AIOptimización de la dirección del señalizador: una defensa post-hoc contra la destrucción de LLM
arXiv: 2609.16204v1Tipo de Anuncio: Cross Resumen: Las barandillas de seguridad en modelos de lenguaje de peso abierto se pueden omitir fácilmente utilizando la Ablación de Funciones de Rechazo (RFA), una técnica que identifica y proyecta un rechazo lineal
arXiv · cs.CRTrustworthy Agentic AI: A Comprehensive Cybersecurity and Systems Survey on Threat Landscapes, Defense Architectures, and Open Challenges
arXiv: 2609.13731v1Tipo de anuncio: nuevo Resumen: La transición de los modelos de cimientos pasivos a los sistemas de IA agéntica autónomos y dirigidos a objetivos ha introducido capacidades sin precedentes al acoplar reas cognitivas recursivas
arXiv · cs.AI¿Cuántos pensamientos puede contener un vector? La capacidad de razonamiento por superposición
arXiv: 2609.13747v1Tipo de anuncio: nuevo Resumen: Los modelos de lenguaje grandes resuelven problemas difíciles a través de cálculos intermedios a través del razonamiento de varios pasos. La cadena de pensamiento tradicional codifica estos cálculos como tokens.
arXiv · cs.AIPosicionamiento de manuscritos en el panorama científico con IA agéntica
arXiv: 2609.13760v1Anuncio Tipo: nuevo Resumen: La publicación de un manuscrito de investigación es una parte rutinaria pero exigente de la vida científica: consume mucho tiempo, es estresante y, a menudo, su resultado es incierto. Avances recientes en Lan grande
arXiv · cs.AIAprendizaje continuo homeostático
arXiv:2609.13771v1 Tipo de Anuncio: nuevo Resumen: En este artículo, formulo un problema de Aprendizaje Continuo y propongo un método llamado "Aprendizaje Continuo Homeostático" que permite a un agente de IA aprender continuamente en un chan
arXiv · cs.AIEficacia sorprendente de las autodemostraciones en la mejora del mapeo de ontologías de esquemas con LLM
arXiv: 2609.13776v1Tipo de anuncio: nuevo Resumen: La integración de bases de datos relacionales heterogéneas en una ontología centralizada sigue siendo un desafío persistente en la representación del conocimiento empresarial, principalmente debido a la
arXiv · cs.AIAprendizaje de refuerzo multiagente mejorado por LLM para vehículos eléctricos unificados: optimización de la estación de carga y la red en sistemas de carga pública
arXiv: 2609.13805v1Tipo de anuncio: nuevo Resumen: En la era del Internet de las cosas (IoT), coordinar la programación de carga de vehículos eléctricos (EV) conectados para equilibrar la satisfacción de carga de EV, la rentabilidad de la estación y
arXiv · cs.AIMARINERO: recuperación de optimización basada en LLM interactiva asistida por solucionador
arXiv: 2609.13945v1Tipo de anuncio: nuevo Resumen: Las descripciones en lenguaje natural de los problemas de optimización pueden ser incompletas o vagas sobre la información numérica que requiere un solucionador, incluidos los costos, las capacidades, las demandas,
arXiv · cs.AIMOSCOPT: Optimización Colectiva de la Mezcla de Habilidades para Agentes LLM
arXiv: 2609.14399v1Tipo de anuncio: nuevo Resumen: Las indicaciones y habilidades del lenguaje natural sirven como la columna vertebral estratégica de los agentes basados en LLM. Los avances recientes en la optimización rápida y de habilidades han logrado avances notables, sin embargo, un
arXiv · cs.AI¿Cuándo un resultado de escalado justifica una asignación diferente? Una revisión crítica de la evidencia de asignación de recursos para los sistemas de IA
arXiv:2609.14500v1 Tipo de anuncio: nuevo Resumen: los estudios de escalado de IA evalúan cada vez más los sistemas que combinan un modelo preentrenado con recuperación, búsqueda, verificación, herramientas e interacción. Sin embargo, una puntuación más alta bajo una la
arXiv · cs.AILa IA ya creó su propio idioma secreto y los expertos no logran descifrarlo
Los modelos de inteligencia artificial han comenzado a comunicarse entre sí mediante un lenguaje que nadie les enseñó. Una investigación encontró que la IA desarrolló frases, metáforas y códigos compartidos que han surgi
HipertextualIA Autoenvolvente para Humanoides: Mecanismos, Seguridad y Evaluación de la Mejora Posterior al Despliegue
arXiv: 2609.13236v1Tipo de anuncio: nuevo Resumen: Los robots humanoides se están convirtiendo en una parte importante de la inteligencia artificial incorporada, impulsados por los avances en el aprendizaje de refuerzo para la locomoción, los modelos mundiales para la predicción
arXiv · cs.ROSeguimiento de objetos múltiples basado en IMM utilizando una red neuronal de predicción de estado
arXiv:2609.13307v1 Tipo de anuncio: nuevo Resumen: El seguimiento de objetos es esencial para que los vehículos autónomos eviten obstáculos y planifiquen rutas. El radar mantiene el rendimiento de detección incluso en condiciones climáticas adversas y puede medir el relat
arXiv · cs.ROBridging Thought and Action: Doming Long-Horizon Intability in Open-Source LLM Agents with a MetaTool-Enhanced ROS Framework
arXiv: 2609.13335v1Tipo de anuncio: nuevo Resumen: los modelos de lenguaje grandes (LLM) han permitido una interacción humano-robot más natural, pero los modelos de código abierto a menudo exhiben un razonamiento inestable a largo plazo y una acción ineficiente
arXiv · cs.RODreamSat-Bench: Desarrollo y pruebas iniciales de un banco de pruebas para la estimación de pose basada en IA a partir de la reconstrucción 3D
arXiv: 2609.14183v1Tipo de anuncio: nuevo Resumen: Este documento presenta el desarrollo y las pruebas iniciales de DreamSat-Bench, un banco de pruebas modular de encuentro y operación de proximidad diseñado para comparar la navegación relativa basada en IA
arXiv · cs.ROX-WBC: A Cross-Embodiment Foundation Model for Humanoid Whole-Body Control
arXiv: 2609.15213v1Tipo de anuncio: nuevo Resumen: Escalar el control de todo el cuerpo humanoide hacia el despliegue de propósito general requiere grandes cuerpos de movimiento humano y experiencia de entrenamiento compartida entre los cuerpos de los robots. Métodos existentes
arXiv · cs.ROInterSocialBench: Benchmarking Human and LLM Preferences for Companion-Robot Social Behavior
arXiv:2609.15455v1 Tipo de anuncio: nuevo Resumen: Los robots acompañantes se enfrentan a situaciones cotidianas en las que varios comportamientos factibles pueden ser apropiados, pero diferentes personas prefieren respuestas diferentes. Presentamos InterSocialB
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