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Modelos y chatbots · noticias de IA
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Este año · Todo el archivo conservado
Mismas piezas, diferentes servidores: un punto de referencia de Tetris para los agentes de IA según lo servido
arXiv:2603.02348v2 Tipo de anuncio: replace-cross Resumen: Un agente cumple con un modelo como servido: a través de un punto final con una tarjeta de precio, una caché compartida y otros inquilinos, o en cualquier hardware que ejecute un modelo autohospedado. Banco
arXiv · cs.ROCuidado con EviLLM: habilitar la inyección de vulnerabilidades a través de modelos de lenguaje grandes
arXiv: 2610.03857v1Tipo de anuncio: nuevo Resumen: Los avances en los modelos de lenguaje grande (LLM) han permitido la generación de código impulsado por IA a partir de especificaciones de lenguaje natural, introduciendo nuevas superficies de ataque para inyectar vulnerabilidades
arXiv · cs.CRTinta invisible, mentiras visibles: cómo las marcas de agua de producción causan alucinaciones en los LLM
arXiv: 2610.04860v1 Tipo de anuncio: nuevo Resumen: La marca de agua de texto ayuda a identificar el contenido generado por IA, pero su efecto sobre la fiabilidad de los hechos sigue siendo poco explorado. En este artículo, estudiamos la alucinación de la marca de agua: hecho
arXiv · cs.CRMinas terrestres de enfriamiento: ataques de interferencia entre inquilinos en puertas de enlace de LLM
arXiv: 2610.05089v1Tipo de anuncio: nuevo Resumen: las puertas de enlace LLM aplican cuotas de inquilinos separadas mientras comparten implementaciones de modelos y registros de enfriamiento que excluyen temporalmente los backends defectuosos. Sin embargo, la solicitud de un inquilino falla
arXiv · cs.CRMarca de agua de código guiada por gramática con temperatura verde
arXiv: 2610.05323v1Tipo de anuncio: nuevo Resumen: La marca de agua del modelo de lenguaje grande incrusta señales estadísticas detectables durante la decodificación, pero los cambios resultantes en las probabilidades del token pueden degradar la calidad de la generación.
arXiv · cs.CRAutoDP-LLM: Automatización del preprocesamiento de datos para sistemas de detección de intrusiones utilizando modelos de lenguaje grandes
arXiv:2610.05369v1 Tipo de anuncio: nuevo Resumen: La creciente complejidad y escala de los ciberataques modernos exigen sistemas de detección de intrusiones (IDS) inteligentes y computacionalmente eficientes. Sin embargo, el diseño eficaz
arXiv · cs.CREl compromiso no es consecuencia: evaluación de la autorización del alcance de la tarea en agentes de LLM con repetición emparejada
arXiv:2610.05840v1 Announce Type: new Abstract: Un modelo que utiliza herramientas puede seguir una instrucción maliciosa incluso cuando sus credenciales son válidas. Estudiamos si la autorización del ámbito de la tarea contiene la ejecución de la herramienta resultante.
arXiv · cs.CRH-CRSPV: Preventing Semantic Omission in Late-Bound Large Language Model Releases
arXiv: 2610.05989v1Announce Type: new Abstract: Los pipelines de lanzamiento de modelos en idiomas grandes combinan cada vez más compromisos, firmas, registros de procedencia y backends de verificación heterogéneos. Sin embargo, validar cada submi
arXiv · cs.CR¿En qué se equivocó la primera reparación? Localización de los orígenes de las fallas silenciosas en la reparación de vulnerabilidades genéticas
arXiv:2610.06163v1 Announce Type: new Abstract: Localizing where a LLM-based agent first fail to keep security during a repair can show which stage of its workflow needs a additional safeguard. Esto es difícil para
arXiv · cs.CRVeredictos correctos, razonamiento defectuoso: auditoría estructurada del razonamiento de vulnerabilidades basado en LLM
arXiv: 2610.06366v1Tipo de anuncio: nuevo Resumen: los modelos de lenguaje grandes (LLM) se implementan cada vez más para el análisis automatizado de vulnerabilidades de software. La clasificación binaria por sí sola es insuficiente; los profesionales necesitan explicaciones
arXiv · cs.CRLEVANTADO: Autodestilación por robustez para impulsar la inyección en agentes de LLM
arXiv: 2610.06401v1Announce Type: new Resumen: Los agentes de modelos de lenguaje que utilizan herramientas son vulnerables a la inyección de mensajes indirectos porque deben actuar sobre contenido externo no confiable. Las defensas de tiempo de entrenamiento existentes pueden reducir
arXiv · cs.CRUna evaluación de las capacidades de comprensión semántica de modelos de lenguaje grandes para cargas útiles de ataques web
arXiv: 2610.06507v1Tipo de anuncio: nuevo Resumen: Los servicios de visión por computadora entregados a través de interfaces web y API procesan solicitudes textuales para la adquisición de recursos de imágenes, la configuración de tareas de inferencia y la gestión de resultados
arXiv · cs.CRTranScope: Lo que el software oculta sobre los datos de capacitación de LLM, el hardware revela a escala y los aceleradores se magnifican
arXiv: 2610.06848v1Tipo de anuncio: nuevo Resumen: La membresía es la primitiva de privacidad raíz en el aprendizaje automático: hasta la fecha, no se ha demostrado ninguna detección de fuera de distribución basada en hardware en modelos de caja negra contra con
arXiv · cs.CRAjuste fino de autorreflexión: mejora de la seguridad del agente contra ataques de inyección rápida por experiencia de falla
arXiv:2610.04269v1 Announce Type: cross Abstract: Los agentes del modelo de lenguaje grande (LLM) se implementan cada vez más en entornos aumentados por herramientas, pero su dependencia de entradas externas los hace altamente vulnerables a prompt i
arXiv · cs.CRModelos de lenguaje grandes y democracia aumentada
arXiv: 2610.04412v1Tipo de anuncio: cruz Resumen: La inteligencia artificial permite a los agentes computacionales representar preferencias políticas y participar en la toma de decisiones colectivas. En esta tesis, investigo el opp
arXiv · cs.CRReactivación de la alineación: defensa de los LLM de las fugas de cárcel a través de la coincidencia de entrada-salida consciente de la intención
arXiv: 2610.04470v1Announce Type: cross Resumen: Los modelos de lenguaje grandes (LLM) siguen siendo vulnerables a los ataques de jailbreak que ocultan intenciones dañinas dentro de mensajes contradictorios complejos. Las defensas existentes se basan principalmente en
arXiv · cs.CRCuando hablar no es código: comparación de agentes de LLM que simulan y desarrollan software
arXiv:2610.04639v1 Announce Type: cross Resumen: Los LLM se utilizan tanto para simular implementaciones de protocolos de red, como lo hacen los honeypots, como para escribirlos. El trabajo previo evalúa los dos usos por separado, a partir de las respuestas de un modelo
arXiv · cs.CRNo es autodecidible: los LLM no pueden trazar el límite de lo que un agente verificador puede comprobar.
arXiv:2610.04699v1 Tipo de Anuncio: Cross Resumen: Un verificador para un agente se enfrenta a reglas de dos tipos: las que un cheque fijo puede resolver y las que requieren un juez. Un equipo que deriva sus propias correcciones de cheques que se dividen
arXiv · cs.CRReflexiones y fragmentos: asegurar los LLM contra ataques secuenciales de mosaico
arXiv: 2610.05346v1Announce Type: cross Abstract: Self-play red-teaming mejora la seguridad del modelo de lenguaje al enfrentar los roles de atacante y defensor entre sí en un juego de suma cero. Sin embargo, los adversarios reales cada vez más
arXiv · cs.CRChatGPT empieza a mostrar anuncios visuales junto a las imágenes que genera
Lo publica Sarah Perez en TechCrunch este 5 de octubre. OpenAI ha lanzado publicidad visual que aparecerá junto a los resultados de generación de imágenes en ChatGPT. Los primeros anuncios llegarán a finales de octubre s
WWWhat’s NewCitando a Felix Rieseberg
La versión "antigua" de Cowork ejecuta la inferencia del modelo en la nube, ejecutando llamadas a herramientas en una máquina virtual provista por Anthropic que enviamos a su ordenador. Añadimos la VM por razones de capacidad, seguridad y protección: mapeo en solo
Simon WillisonChatGPT mostrará anuncios cada que generes una imagen
ChatGPT está listo para mostrarte anuncios cuando generes imágenes. A unos meses de que el chatbot comenzara a desplegar publicidad dentro de las conversaciones, OpenAI ha dado el siguiente paso y confirmó que los anunci
HipertextualChatGPT empezará a marcar sus textos con una señal invisible en España y otros países
OpenAI confirmó que añadirá una marca de agua en los textos que se generen en ChatGPT y Codex. Siguiendo los pasos de Anthropic, la compañía de inteligencia artificial reveló que implementará un sistema similar que ayuda
HipertextualCrear publicidad para la forma en que las personas usan la IA
OpenAI presenta un nuevo formato de anuncio visual en ChatGPT y amplía las herramientas de medición, las asociaciones de atribución y la idoneidad de la marca para los anunciantes.
OpenAI · Fuente oficial