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Modelos y chatbots · noticias de IA
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Este año · Todo el archivo conservado
CacheTrap: presentación de un troyano de caja gris más sigiloso contra los LLM
arXiv: 2511.22681v3Tipo de anuncio: reemplazar Resumen: El rápido avance de los modelos de lenguaje grandes (LLM) ha despertado un creciente interés en comprender sus vulnerabilidades de seguridad, particularmente los ataques de troyanos que ena
arXiv · cs.CRLa seguridad no se compone: estado de bucle no decaído para agentes autónomos de LLM
arXiv: 2608.27141v5Announce Type: replace Resumen: Los agentes de modelos de lenguaje grandes se implementan cada vez más como bucles autónomos. Partiendo de un objetivo humano, tal sistema descubre repetidamente el trabajo, planifica, ejecuta la herramienta c
arXiv · cs.CREvolveTrade: Refinamiento de políticas basado en la experiencia para agentes de trading LLM autónomos
arXiv: 2609.17632v1Tipo de anuncio: nuevo Resumen: Los agentes de trading del modelo de lenguaje grande (LLM) pueden combinar datos de mercado, noticias y análisis ejecutables, pero su comportamiento a menudo está controlado por un pol estático de uso de herramientas escritas a mano
arXiv · cs.AIGraphEcho: redundancia estructural y procedencia de la evidencia en agentes gráficos de LLM
arXiv:2609.17695v1 Tipo de anuncio: nuevo Resumen: Un agente de modelo de lenguaje grande (LLM) puede seguir más rutas de grafos sin adquirir más evidencia independiente. GraphEcho comprueba si los agentes confunden estos encuentros repetidos
arXiv · cs.AIUna descomposición en cuatro etapas de la resolución de problemas de palabras y la fragilidad mecánica en el razonamiento matemático de LLM
arXiv:2609.17804v1 Tipo de anuncio: nuevo Resumen: Los modelos de lenguaje grandes resuelven problemas matemáticos de la escuela primaria con alta precisión, pero una sola cláusula irrelevante insertada en el problema puede colapsarlo. Conciliamos estos
arXiv · cs.AIAprendizaje de preferencias heterogéneas
arXiv: 2609.17847v1Tipo de anuncio: nuevo Resumen: Aprender de la retroalimentación humana se ha convertido en un paradigma central para entrenar sistemas modernos de IA, donde los modelos de utilidad humana se utilizan como modelos de recompensa en el aprendizaje de políticas.
arXiv · cs.AIEl Atlas de Pareto de Ingeniería de Inferencia: ¿Qué optimizaciones dominan la frontera del costo, la calidad y la latencia?
arXiv:2609.17863v1 Announce Type: new Resumen: Las optimizaciones de inferencia de LLM informan sobre aceleraciones en diferentes modelos, GPU, indicaciones y métricas de calidad, lo que dificulta su comparación o combinación. Construimos un coste, calidad y
arXiv · cs.AICuándo llamar a un LLM: un híbrido dependiente de la confianza para el reconocimiento de emociones rentable en la IA conversacional
arXiv: 2609.17977v1 Tipo de anuncio: nuevo Resumen: El reconocimiento de emociones en la conversación (ERC) es una capacidad de producción detrás de las indicaciones de asistencia del agente, el enrutamiento de escalamiento y el análisis posterior a la llamada en el centro de contacto como servicio
arXiv · cs.AITuiML: aprendizaje automático para agentes de IA
arXiv:2609.17984v1 Tipo de anuncio: nuevo Resumen: Las bibliotecas de aprendizaje automático como Weka y scikit-learn fueron diseñadas para programadores humanos. Los agentes de modelos de lenguaje ahora usan estas mismas bibliotecas recuperando API de memo
arXiv · cs.AIAnthropic fusiona el chat y Cowork en «One Claude» y lanza hoy Claude Docs, Slides y Design integrados en las conversaciones
Anthropic acaba de publicar el anuncio de producto más ambicioso de su historia. A partir de hoy, Claude Cowork y el chat de Claude se fusionan en una sola aplicación que Anthropic llama simplemente «One Claude». Junto c
WWWhat’s NewClaude Cowork y chat ahora son uno Claude
Claude Cowork y el chat son ahora uno Claude Con suerte, buenas noticias para cualquiera que, como yo, estaba cada vez más confundido en Cowork v. Claude v. Claude Code: a partir de hoy, Claude Cowork y el chat se fusionan en una Clau
Simon WillisonNuestro marco para informar sobre la desalineación del modelo
OpenAI comparte un marco para rastrear, investigar y divulgar la desalineación del modelo, junto con seis informes de comportamiento inesperado o preocupante del modelo.
OpenAI · Fuente oficialAyudar a los adultos mayores a usar la IA en la vida cotidiana
OpenAI y AARP están brindando talleres gratuitos y prácticos de ChatGPT a 1000 adultos mayores en 10 ciudades de EE. UU. para desarrollar habilidades prácticas de IA de manera segura.
OpenAI · Fuente oficialLa nueva técnica de IA podría hacer que las cirugías mínimamente invasivas sean más seguras y precisas
Este método específico para el paciente, llamado xvr, ayuda a los médicos a usar rayos X para la navegación quirúrgica en campos como la ortopedia y la neurocirugía.
MIT · Fuente oficialUno de los creadores de ChatGPT ha creado una IA 400 veces más barata que el resto. Su secreto: no generar texto
Diogo Almeida no es un emprendedor de IA cualquiera . Trabajó en OpenAI y fue uno de los autores de InstructGPT, el estudio sobre aprendizaje por refuerzo a partir de retroalimentación humana (RLHF) que sentó parte de la
Xataka“El mundo tiene razón al tener miedo de la IA”. La solución de Sam Altman es que confiemos en quienes la están construyendo
Sam Altman, el CEO de OpenAI, ha hecho una declaración llamativa : "el mundo tiene razón al tener miedo de esto". Se refiere, cómo no, a la amenaza que plantea la IA y que hizo que su rival empresarial, Dario Amodei, dij
XatakaCómo conectar el uso de la IA con el valor comercial
Descubra cómo el trabajo de ChatGPT y el análisis del Codex ayudan a los equipos a comprender el uso y el gasto de la IA, identificar las necesidades de capacitación y conectar la adopción con los resultados comerciales.
OpenAI · Fuente oficialLa Unión Europea quiere prohibir las redes sociales a menores, el multijugador… y también los chatbots de IA
Que las intenciones de la UE para limitar el acceso a las redes sociales a los menores es algo cada vez más palpable y cercano, es una realidad. No obstante, quieren doblar la apuesta: poner límites a todo lo que se cons
Hipertextual"No vamos a permitir que eso suceda" Jensen Huang, CEO de NVIDIA, sobre frenar el desarrollo de la IA
El pasado lunes Jensen Huang, CEO de NVIDIA, estaba participando el evento All-In en Los Ángeles cuando le sonó el móvil. Lo normal habría sido ignorarlo y continuar con su discurso, pero quien llamaba era Donald Trump.
XatakaAuto-HSI: control humano personalizado de un enjambre de robots bajo demanda mediante el uso de LLM para la generación automática de código en línea
arXiv:2609.16346v1 Tipo de anuncio: nuevo Resumen: Este artículo presenta Auto-HSI, un método para generar interfaces personalizadas de interacción humano-enjambre (HSI) bajo demanda. El objetivo es permitir que los operadores no capacitados utilicen
arXiv · cs.ROFleet-To-Lab: un marco de aprendizaje de transferencia para la estimación del deslizamiento del rover lunar a través de Model Fusion
arXiv: 2609.17187v1Tipo de anuncio: nuevo Resumen: La estimación precisa del deslizamiento de la rueda es esencial para la movilidad y navegación autónomas del vehículo lunar. Los modelos de aprendizaje automático entrenados en datos terrestres se generalizan mal a lun
arXiv · cs.ROCoAdapt: un marco basado en LLM para la percepción colaborativa adaptativa en enjambres robóticos IIoT
arXiv: 2609.16852v1Tipo de anuncio: cross Resumen: Los entornos industriales de IoT despliegan cada vez más robots móviles autónomos para tareas como el manejo de materiales, el ensamblaje de productos o la inspección de infraestructuras. En tal caso,
arXiv · cs.RODefensas universales para agentes de LLM integrados en herramientas contra ataques adversarios
arXiv: 2609.16098v1Tipo de anuncio: nuevo Resumen: los agentes del Modelo de Lenguaje Grande (LLM) han demostrado capacidades impresionantes en una variedad de dominios, particularmente cuando se integran con herramientas externas para tareas de varios pasos
arXiv · cs.CREstegomalware basado en permutaciones en modelos de lenguaje grandes: amenazas y contramedidas
arXiv:2609.16193v1 Tipo de anuncio: nuevo Resumen: La dificultad de entrenar modelos de lenguaje grandes (LLM), junto con su ubicuidad, plantea la amenaza de stegomalware, donde las cargas útiles maliciosas están incrustadas en el modelo w
arXiv · cs.CR