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GemNav: Navegación de robots visuales de tokens discretos utilizando un modelo de lenguaje grande multimodal
arXiv: 2607.06882v3Announce Type: replace Abstract: Las políticas de navegación visual basadas en grandes modelos preentrenados se basan cada vez más en grandes conjuntos de datos de encarnaciones cruzadas y mecanismos expresivos de generación de acciones. En este pa
arXiv · cs.RONo juzgue a un agente por sus mensajes: fugas del Estado privado bajo monitoreo pasivo de la comunicación del agente
arXiv:2610.25032v1 Tipo de anuncio: nuevo Resumen: Un agente de IA puede reproducir la distribución de sus mensajes y de los resultados de la tarea del receptor mientras revela información privada que la tarea nunca requirió. Preguntamos qué
arXiv · cs.CRLas imágenes retocadas con IA duplican los errores de memoria, pero el punto de partida ya era malo: esto es lo que dice el estudio
Un estudio del MIT midió cuántos errores de memoria causan las imágenes retocadas con IA: del 18,9 % al 38,7 %. Y el escepticismo no protegió. La noticia Las imágenes retocadas con IA duplican los errores de memoria, per
WWWhat’s NewPor qué enseñar a la IA sobre la simetría podría hacer que el diagnóstico prenatal sea más fiable
Un modelo desarrollado por investigadores del MIT y el Boston Children's Hospital ajusta las exploraciones sobre la marcha para rastrear el movimiento fetal, lo que podría evitar que las familias repitan las visitas al hospital.
MIT · Fuente oficialLa solución de Anthropic a la supuesta amenaza existencial que la IA plantea es regalar el 5% de sus acciones a la humanidad
Una de las grandes incógnitas que a día de hoy todavía no hemos despejado es hasta qué punto afectará la llegada de la IA al mercado laboral . Existen estudio y conclusiones de todo tipo: desde las que apuntan a una dest
XatakaCómo comprobar si un estudio, una cita o una ley que te da una IA existen de verdad
Un tribunal multó a un abogado por citar 25 sentencias inexistentes. Cómo comprobar con DOI, BOE y búsqueda exacta si lo que te da una IA es real. La noticia Cómo comprobar si un estudio, una cita o una ley que te da una
WWWhat’s New¿Puede un VLM de Frontier servir como una política de robot para la manipulación dependiente de la memoria?
arXiv: 2610.17350v2Tipo de anuncio: reemplazar Resumen: Utilizamos un modelo de lenguaje de visión de frontera congelado, GPT-6-Astra, directamente como la política del robot en RoboMME, un punto de referencia de 16 tareas de manipulación dependientes de la memoria que abarcan
arXiv · cs.ROMiscalibración de seguridad controlada por recuperabilidad en modelos de lenguaje grandes
arXiv: 2610.22425v1Tipo de anuncio: nuevo Resumen: se espera que los modelos de lenguaje alineados con la seguridad rechacen las solicitudes dañinas y sigan siendo útiles para las benignas. Sin embargo, debido a que muchas evaluaciones califican solo la respuesta final
arXiv · cs.CRUn marco ENF genético para la autenticación de vídeo forense contra la IA generativa
arXiv: 2610.22440v1Anunciar Tipo: nuevo Resumen: Los modelos generativos ahora sintetizan video que es difícil de distinguir de las imágenes genuinas, y los detectores aprendidos que son clave en los artefactos de un generador se degradan bruscamente cuando no se ven
arXiv · cs.CRTodo el mundo es un poco racista: un nuevo ataque de puerta trasera ML en modo de caja negra
arXiv: 2610.22459v1Tipo de anuncio: nuevo Resumen: Las puertas traseras se encuentran entre los ataques más impactantes contra el aprendizaje automático (ML), sin embargo, la mayoría de los métodos existentes asumen alguna forma de envenenamiento por tiempo de entrenamiento o manipulación directa del modelo
arXiv · cs.CRModel-as-a-Trojan: autoactivación de la exfiltración encubierta de DNS horneada en los pesos de un agente LLM
arXiv: 2610.22578v1Announce Type: new Abstract: Los modelos de peso abierto se descargan de hubs públicos y se ejecutan dentro de arneses de agentes que les otorgan herramientas, de manera más poderosa, un shell, bajo el supuesto de que un sandbox conta
arXiv · cs.CRACE: un motor de mapeo de cumplimiento y detección de intrusiones orquestado por IA
arXiv: 2610.22702v1Tipo de anuncio: nuevo Resumen: Este estudio propone el Automated Compliance Engine (ACE), un marco orquestado por IA que vincula la detección de intrusiones, el mapeo de control regulatorio y la contramedida automatizada
arXiv · cs.CREl atacante de LLM: un marco unificado de equipo rojo para la evaluación de la privacidad de los sistemas LLM divididos y distribuidos
arXiv:2610.22722v1 Announce Type: new Resumen: Los modelos de lenguaje dividido mantienen el texto de entrada en un cliente pero envían representaciones intermedias a un servidor. Los ataques pueden reconstruir el texto de estos mensajes. Comparación de la eva de privacidad
arXiv · cs.CRVeil-Then-Reveal: Protección de la privacidad de la PII a través de la pseudoanonimización reversible en el usuario de confianza cero: interacción LLM
arXiv: 2610.22800v1Tipo de anuncio: nuevo Resumen: los modelos de lenguaje grandes (LLM) procesan cada vez más documentos confidenciales e información personal, pero envían mensajes que contienen información de identificación personal (PII) a
arXiv · cs.CRGRADUACIÓN: Defensa de anticuerpos estructurada por gráficos para agentes LLM
arXiv: 2610.22828v1Announce Type: new Resumen: Los ataques de envenenamiento y descomposición de la memoria distribuyen pruebas maliciosas en las operaciones de los agentes de modelos de lenguaje grandes. Las defensas existentes a nivel de solicitud pueden pasar por alto
arXiv · cs.CRAtaques de envenenamiento sigilosos a través de la caché de razonamiento KV reutilizada
arXiv:2610.22873v1 Announce Type: new Resumen: Los sistemas modernos de modelo de lenguaje grande (LLM) reutilizan cachés de clave-valor (KV) para acelerar la inferencia. Trabajos recientes han demostrado que la reutilización de cachés KV a partir de rastros de razonamiento también puede i
arXiv · cs.CRSAFE-Mem: Memoria Agénica Segura con Autoridad Fina y Recuperación Consciente de la Gobernanza
arXiv: 2610.22959v1Tipo de anuncio: nuevo Resumen: los agentes del modelo de lenguaje grande (LLM) dependen cada vez más de la memoria persistente para respaldar el razonamiento a largo plazo y las interacciones personalizadas. Sin embargo, la información recopilada de e
arXiv · cs.CRAgentLoupe: Etiquetas causales semánticas residentes en el núcleo para la observabilidad del agente de IA
arXiv: 2610.23233v1Announce Type: new Resumen: Los agentes de IA traducen las intenciones del usuario en acciones del sistema a través de invocaciones de herramientas. Atribuir con precisión estas acciones a sus interacciones LLM de origen es esencial para Secur
arXiv · cs.CRAtribución a nivel de token de marcas de agua LLM multimodo: regla óptima y ponderación de creencias
arXiv: 2610.23601v1Announce Type: new Resumen: Un verificador de marca de agua puede contener muchos modos, es decir, claves secretas, y un documento puede mezclar tramos de diferentes modos con texto sin marca de agua. Informar directamente del modo con el l
arXiv · cs.CRHardEval: un punto de referencia verificado por la ejecución para el endurecimiento de la seguridad impulsado por la IA y la corrección del cumplimiento
arXiv: 2610.23685v1Tipo de anuncio: nuevo Resumen: Implementar los controles de la Guía de implementación técnica de seguridad (STIG) sigue siendo una tarea exigente de administración del sistema operativo. Cada requisito de seguridad del lenguaje natural mu
arXiv · cs.CRRedDarwin: Evolución de las habilidades de Jailbreak contra los LLM de Frontier
arXiv: 2610.23726v1Tipo de anuncio: nuevo Resumen: El trabajo en equipo rojo debe adaptarse continuamente a medida que evolucionan las salvaguardas de LLM de frontera, sin embargo, los enfoques existentes buscan en gran medida mensajes contradictorios u optimizan dentro del procedimiento de ataque fijo
arXiv · cs.CRIdentificar, clasificar, actuar: cumplimiento controlado por instrucción para LLM sobre datos externos
arXiv:2610.22874v1 Announce Type: cross Resumen: Los LLM sobre datos externos se enfrentan a una tensión por instrucción: un solo documento o herramienta a menudo intercala directivas legítimas con inyecciones de aviso contradictorio, y t
arXiv · cs.CRVulnSAGE: Adjudicación de informes SAST conectando el razonamiento de LLM con la estructura del programa
arXiv:2610.23035v1 Announce Type: cross Abstract: Static Application Security Testing (SAST) reporta operaciones flag cuya seguridad depende del contexto específico del proyecto, y los mantenedores deben decidir qué informes describen re
arXiv · cs.CRDar a la IA una visión "cristalina" del mundo de los materiales
Una nueva investigación puede ayudar a los modelos de IA a comprender los materiales cristalinos en 3D y razonar sobre sus propiedades.
MIT · Fuente oficial