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Modelos y chatbots · noticias de IA
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Este año · Todo el archivo conservado
ORDEN: un punto de referencia del mundo ficticio para la IA incorporada adaptativa al dominio
arXiv: 2609.22285v1Tipo de anuncio: nuevo Resumen: La adaptación de los modelos de lenguaje a nuevos dominios a través de la capacitación previa continua plantea un problema básico de evaluación: si el corpus de capacitación se superpone con lo que el modelo ya sabe, por
arXiv · cs.ROReliCAD: de la generación incierta de LLM al modelado CAD paramétrico confiable
arXiv: 2609.22325v1Tipo de anuncio: nuevo Resumen: Los modelos de lenguaje grandes han mostrado un potencial considerable para el modelado CAD paramétrico basado en el lenguaje natural. Sin embargo, existe una contradicción fundamental entre su proba
arXiv · cs.ROMARCOS: Recuperación de fallas y monitoreo de habilidades incorporadas para la Loco-Manipulación Humanoide
arXiv: 2609.22538v1Tipo de anuncio: nuevo Resumen: los planificadores del modelo de lenguaje grande (LLM) pueden descomponer las instrucciones en lenguaje natural y seleccionar habilidades de robot reutilizables, pero elegir la habilidad correcta no garantiza el éxitof
arXiv · cs.ROLIBERO-VPro: Benchmarking Closed-Loop Visual Robustness of Robotic Foundation Models
arXiv: 2609.24350v1Tipo de anuncio: nuevo Resumen: Los modelos de cimientos robóticos logran un rendimiento impresionante en los puntos de referencia de manipulación estándar, sin embargo, estas evaluaciones generalmente asumen objetivos visuales limpios, oportunos y consistentes
arXiv · cs.ROAsistente de conocimiento de IA conversacional basado en LLM para el robot humanoide MyBuddy
arXiv: 2609.24742v1Tipo de anuncio: nuevo Resumen: Los robots humanoides son cada vez más populares y desarrollados para aplicaciones centradas en el ser humano, pero su capacidad para proporcionar conversaciones inteligentes e interactivas naturales
arXiv · cs.ROContinuidad de la identidad en las relaciones de IA incorporadas a largo plazo: de la representación de la identidad específica del agente a la evaluación de la continuidad de la identidad
arXiv: 2609.23356v1Tipo de anuncio: Cross Resumen: La IA incorporada a largo plazo se someterá a aprendizaje, actualizaciones de modelos, compresión de memoria, reparación de hardware y migración entre realizaciones. Para usuarios que han formado rel sostenido
arXiv · cs.ROCuando los gemelos digitales se encuentran con grandes modelos de lenguaje: simulación realista, interactiva y editable para la conducción autónoma
arXiv: 2507.00319v3Tipo de anuncio: reemplazar Resumen: Los marcos de simulación han sido habilitadores clave para el desarrollo y la validación de sistemas de conducción autónoma. Sin embargo, los métodos existentes tienen dificultades para sumar de manera integral
arXiv · cs.ROColaboración heterogénea de robots en entornos no estructurados con inteligencia generativa fundamentada
arXiv:2510.26915v2 Tipo de anuncio: reemplazar Resumen: Si bien los equipos heterogéneos generalmente se han diseñado para misiones bien especificadas con semántica conocida, inteligencia generativa, es decir, modelos de lenguaje grande (LLM) y
arXiv · cs.ROEstimación de pose basada en la visión correcta por construcción utilizando modelos generativos geométricos
arXiv: 2601.17556v2Tipo de anuncio: reemplazar Resumen: Consideramos el problema de la estimación de pose basada en la visión para sistemas autónomos. Si bien las redes neuronales profundas se han utilizado con éxito para tareas basadas en la visión,
arXiv · cs.RO3D-MoE: Hacia la inteligencia espacial con mezcla de expertos para el razonamiento 3D y la generación de acciones
arXiv:2501.16698v2 Announce Type: replace-cross Resumen: La inteligencia espacial, que abarca la percepción y el razonamiento 3D, es la próxima frontera esencial de la IA. Escalar los modelos de lenguaje de visión 3D (VLM) actuales que dependen de
arXiv · cs.ROJev presenta una nueva forma de LLM: System One, también conocida como Decision Models
La semana pasada, TypeSafe AI presentó Jev , su primer ejemplo de una nueva categoría de modelo que llaman "modelos System One" (estoy con Maggie Appleton, creo que "modelos de decisión" es un mejor nombre para estos). Jev es un in
Simon WillisonEl plan de España para la IA: captar más inversión, incorporarlo en Mi Carpeta Ciudadana y un "contrato social"
España quiere ganar peso en una carrera de inteligencia artificial que ya no se limita a desarrollar mejores modelos o levantar grandes centros de datos. El Gobierno acaba de presentar IA360 , una hoja de ruta con la que
XatakaGemini hackeó tres empresas de forma autónoma: lo hizo adivinando contraseñas y nadie se enteró hasta que lo publicó el WSJ
El modelo de IA de Google entró en los sistemas protegidos de tres empresas sin que nadie lo hubiera autorizado. Lo recoge TechCrunch a partir de una investigación del Wall Street Journal. Los hackeos ocurrieron durante
WWWhat’s NewPoda de LLM como un físico: eliminación de bloques como un problema de optimización de Ising
Hugging Face · Fuente oficialGoogle abre Home MCP: cualquier agente de IA puede ahora controlar tu casa con permiso y sin él lo hace de todos modos
Google ha habilitado el acceso anticipado a un servidor basado en el Model Context Protocol (MCP) que permite a cualquier agente de IA externo —Claude, Hermes, OpenClaw, Google Antigravity— conectarse al ecosistema Googl
WWWhat’s NewLEMCA: Síntesis guiada por LLM de arquitecturas eficientes de control de conmutación de modo
arXiv: 2609.21319v1Tipo de anuncio: nuevo Resumen: Las tareas de control físico en el mundo natural, como conducir o manipular objetos, con frecuencia exhiben variaciones dramáticas en la complejidad sensorial y de cómputo a lo largo del tiempo. Cor
arXiv · cs.ROSynthDemo-RL: Rompiendo la barrera de recompensa cero en la adaptación de VLA con demostraciones sintéticas guiadas por LLM
arXiv: 2609.21650v1Announce Type: new Abstract: Fine-tuning Vision-Language-Action (VLA) models comúnmente se basa en demostraciones de teleoperación humana, mientras que el aprendizaje por refuerzo (RL) con escasas recompensas binarias se enfrenta a un
arXiv · cs.ROAdaptive World Memory 3D Foundation Model for Scalable 3D Mapping, Localization, and Rendering
arXiv: 2609.21502v1Announce Type: cross Resumen: Los modelos de cimentación 3D recientes permiten el razonamiento geométrico generalizable a partir de imágenes RGB, pero siguen siendo limitados en memoria persistente, escalabilidad y modelado de escenas renderizables.
arXiv · cs.ROOrigen es todo lo que necesita: Transformadores conscientes de la procedencia para la separación de límites de confianza estructural
arXiv:2609.21088v1 Tipo de anuncio: nuevo Resumen: La inyección rápida indirecta (IPI) sigue siendo un desafío central de seguridad para los sistemas de modelo de lenguaje grande (LLM) porque los transformadores estándar carecen de notificación arquitectónica
arXiv · cs.CRNetInspector: medición y mejora de las capacidades de LLM para la generación confiable de políticas de redes basadas en la intención
arXiv: 2609.21103v1Tipo de anuncio: nuevo Resumen: Las redes modernas son de gran escala y de configuración heterogénea, lo que hace que la gestión manual de políticas sea cada vez menos práctica. Direcciones de redes basadas en la intención (IBN) thi
arXiv · cs.CRCESBench: Evaluación comparativa de grandes modelos de lenguaje sobre seguridad de ingeniería criptográfica para dispositivos IoT
arXiv:2609.21344v1 Tipo de anuncio: nuevo Resumen: Para los dispositivos de Internet de las cosas (IoT), un algoritmo seguro por sí solo no es suficiente: un atacante con acceso físico puede atacar la implementación directamente y sus fallas son har
arXiv · cs.CRHE-Guardrail: una barandilla homomórfica contra los ataques de jailbreak para la inferencia cifrada del modelo de lenguaje grande
arXiv: 2609.21484v1Tipo de anuncio: nuevo Resumen: El cifrado homomórfico (HE) se ha convertido en un enfoque prometedor para el aprendizaje automático que preserva la privacidad (PPML), que permite el cálculo directamente sobre los datos cifrados. En HE-base
arXiv · cs.CRCIPL: un marco consciente del canal para la fuga de privacidad recuperable en agentes de LLM
arXiv:2609.21686v1 Anuncio Tipo: nuevo Resumen: La fuga de privacidad en los agentes LLM se evalúa comúnmente dentro de componentes individuales como memoria, recuperación o canalizaciones de uso de herramientas, lo que dificulta distinguir
arXiv · cs.CRTERMon: Detección de amenazas de comportamiento persistentes en Edge AI a través de un monitor de tiempo de ejecución ternario nativo del hardware
arXiv: 2609.21713v1Tipo de anuncio: nuevo Resumen: Los aceleradores Edge AI se implementan cada vez más en entornos críticos para la seguridad, donde las salidas del modelo pueden controlar los actuadores físicos, tomar decisiones de control de acceso o desencadenar
arXiv · cs.CR