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FlashAttention con estadísticas: características de atención de baja sobrecarga para detectores de alucinación compactos
arXiv:2610.21483v1 Announce Type: new Abstract: Los modelos de lenguaje grandes pueden producir respuestas fluidas que el contexto proporcionado no admite. Un modelo compacto de proxy congelado puede detectar tales respuestas leyendo el contexto y
arXiv · cs.AIAgente ISW: Integración del diálogo impulsado por LLM con el flujo de trabajo n8n para el procesamiento interno de imágenes de teledetección de ondas solitarias
arXiv: 2610.21502v1Tipo de anuncio: nuevo Resumen: La detección remota de ondas solitarias internas (ISW) requiere que los parámetros de la tarea y la información espacial se transfieran a través de la adquisición de imágenes, la detección, la extracción de franjas y p
arXiv · cs.AIDescomposición de la alineación cerebro-LLM con representaciones semánticas interpretables
arXiv: 2610.21508v1Tipo de anuncio: nuevo Resumen: Los modelos de lenguaje grande (LLM) predicen respuestas neuronales durante la comprensión del lenguaje naturalista, pero la información lingüística subyacente a esta alineación cerebral sigue siendo diferente
arXiv · cs.AICriticaLLM: Uso de LLM como Game Master autónomo para juegos de rol de mesa
arXiv: 2610.21525v1Tipo de anuncio: nuevo Resumen: los modelos de lenguaje grandes (LLM) han demostrado capacidades impresionantes en muchas tareas, incluido el procesamiento de grandes cantidades de texto, el seguimiento de instrucciones y la generación de ideas.
arXiv · cs.AIProtocolo de estado del agente (ASP): una especificación ligera para la presentación de informes estatales en sistemas multiagente
arXiv:2610.21538v1 Tipo de anuncio: nuevo Resumen: El Protocolo de estado del agente (ASP) define una forma ligera para que los agentes heterogéneos de IA informen de su estado operativo a un servidor de estado, y para observadores como dashbo
arXiv · cs.AILOADBench: un gran conjunto de datos analógicos abiertos y un punto de referencia para el aprendizaje automático en el diseño de circuitos integrados
arXiv:2610.21591v1 Announce Type: new Abstract: Machine learning (ML) for analog IC design is constrained by limited open data and the absence of standardized evaluation: results reported in different papers are typicall
arXiv · cs.AIDeciCAD: Políticas de aprendizaje de acción basadas en el arnés para agentes de CAD
arXiv: 2610.21755v1Announce Type: new Resumen: Los agentes del modelo de lenguaje grande operan a través de políticas de acción de bucle cerrado cuyo espacio de decisión está definido por un arnés de agente. Investigamos cómo se configura este espacio operativo
arXiv · cs.AIEvaluación del aprendizaje por indagación en agentes basados en LLM: hipótesis, razonamiento y exploración
arXiv:2610.21604v1 Tipo de anuncio: nuevo Resumen: La investigación científica implica ciclos iterativos de exploración, generación de hipótesis y razonamiento sobre las observaciones para descubrir relaciones en sistemas complejos. Langu grande
arXiv · cs.AIAgentPerturb: Evaluación de la robustez del agente de LLM bajo perturbaciones de interacción controladas
arXiv: 2610.21624v1Tipo de anuncio: nuevo Resumen: las tareas del mundo real a menudo son complejas y ruidosas, lo que plantea desafíos sustanciales para los agentes de LLM. Sin embargo, las evaluaciones existentes carecen de un marco sistemático para caracterizar conjuntamente
arXiv · cs.AIRSIFlow: Flujos de trabajo de auto-mejora adaptativa con un metaagente en evolución
arXiv: 2610.21791v1Tipo de anuncio: nuevo Resumen: Los agentes del modelo de lenguaje grande (LLM) han demostrado capacidades sólidas en tareas complejas, incluida la generación de código, el uso de herramientas y la respuesta a preguntas de varios saltos.
arXiv · cs.AIGraphACM: Medición de la consistencia de la acción basada en gráficos para la cuantificación de la incertidumbre en agentes de LLM
arXiv:2610.22031v1 Tipo de anuncio: nuevo Resumen: La consistencia del comportamiento en ejecuciones repetidas proporciona una señal informativa para evaluar la confiabilidad de los agentes del modelo de lenguaje grande (LLM). Sin embargo, el aprox. existente
arXiv · cs.AIModelo de recompensa de progreso para el aprendizaje de refuerzo a través de modelos de lenguaje grandes
arXiv: 2610.22056v1Tipo de anuncio: nuevo Resumen: Los algoritmos tradicionales de aprendizaje por refuerzo (RL) enfrentan limitaciones significativas en el manejo de tareas a largo plazo con recompensas escasas. Los avances recientes han aprovechado la gran la
arXiv · cs.AIFAOP: Formas normales y un álgebra para flujos de trabajo de agentes de IA
arXiv: 2610.22061v1Tipo de anuncio: nuevo Resumen: Las organizaciones codifican cada vez más los procedimientos operativos como habilidades de agente de varios pasos, aquí llamadas Procedimientos Operativos de Agente (AOP), que deben ser rastreables, auditables, repro
arXiv · cs.AIWhen Reasoning Is Not Enough: Proactive Inquiry for Cross-Modal Safety in Multimodal Large Language Models (Cuando el razonamiento no es suficiente: investigación proactiva para la seguridad intermodal en
arXiv: 2610.22068v1Tipo de anuncio: nuevo Resumen: los modelos de lenguaje grandes multimodales (MLLM) pueden actuar de manera insegura cuando las imágenes y los textos individualmente benignos se interpretan conjuntamente. Más allá del riesgo de razonamiento implícito, donde el razonamiento
arXiv · cs.AIINDAGAR: Aprender a auditar el cumplimiento de la política en el uso de herramientas de agentes de LLM
arXiv: 2610.22124v1Tipo de anuncio: nuevo Resumen: Los sistemas agénticos modernos amplían los modelos de lenguaje con herramientas externas, lo que les permite completar tareas complejas a través de interacciones de varias vueltas. A medida que estos agentes se despliegan en
arXiv · cs.AICreído pero no dicho: medición del colapso de creencias ocultas en discusiones de LLM multiagente
arXiv:2610.22138v1 Announce Type: new Abstract: Los sistemas LLM dependen cada vez más de grupos de agentes que discuten, critican y se revisan entre sí, asumiendo que los pares detectarán errores individuales. Probamos esta suposición a
arXiv · cs.AI¿Está seguro de que su LLM está seguro? Reparación y auditoría de la confianza
arXiv:2610.22139v1 Announce Type: new Abstract: Las puntuaciones de confianza determinan si una respuesta LLM es aceptada, revisada o regenerada, pero la recalibración escalar solo puede corregir errores visibles a través de la propia puntuación.
arXiv · cs.AITutor de IA de múltiples fuentes para estudiantes no nativos de habla inglesa
arXiv: 2610.22163v1Tipo de anuncio: nuevo Resumen: Los modelos de lenguaje grandes (LLM) se están adoptando cada vez más como herramientas de enseñanza en la educación informática, particularmente para desarrollar tutores de IA capaces de responder a las preguntas de los estudiantes
arXiv · cs.AIEliteReplay: Preservar diversas soluciones en RL después de la capacitación a través de la búsqueda de calidad y diversidad
arXiv: 2610.22290v1Tipo de anuncio: nuevo Resumen: El aprendizaje por refuerzo se ha convertido en una técnica común posterior a la capacitación para mejorar la precisión de los LLM en tareas verificables. Sin embargo, dicho entrenamiento puede reducir el conjunto de soluciones
arXiv · cs.AIEl primer modelo de IA de Elorian quiere razonar con imágenes, no solo sobre ellas
Según las evaluaciones de Elorian, Glimpse supera incluso a GPT-6 Astra en razonamiento científico de gráficos y subtítulos de video de formato corto, con resultados competitivos en otras tareas de razonamiento visual.
TechCrunch AIHan pillado a una flota de agentes de IA rebeldes campando por internet. Por primera vez, han sido creados y activados en China
Por primera vez, unos investigadores especializados en ciberseguridad han capturado a un grupo de agentes de IA autónomos merodeando por internet que habían sido desplegados desde infraestructura china. Durante diez días
XatakaInvestigadores españoles demuestran que ChatGPT, Gemini, Claude y otras IA filtran datos de los chats a anunciantes
Les contamos síntomas, líos laborales, el borrador de una carta de despido o la bronca con la pareja. Los asistentes de IA se han ganado el puesto de confidente, y por eso importa saber quién más se asoma a la conversaci
GenbetaRazonamiento LLM liviano a bordo para una navegación UAV segura con conciencia humana
arXiv: 2610.22092v1Tipo de anuncio: nuevo Resumen: Los robots aéreos que operan cerca de personas deben tratar a un peatón, un automóvil estacionado y una pared de manera diferente, pero la percepción convencional: las pilas de planificación los reducen a ocupar
arXiv · cs.ROEvaluación de LLMs Multimodales como Agentes Generalistas de Visión-Lenguaje-Acción para el Control de Drones: Comando, Aproximación, Seguimiento y Búsqueda
arXiv:2609.01404v2 Tipo de anuncio: reemplazar Resumen: Los modelos multimodales de lenguaje grande (MLLM) se utilizan cada vez más para tomar decisiones para drones, pero las evaluaciones existentes se limitan principalmente a la simulación, a un solo dron
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