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Modelos y chatbots · noticias de IA
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Este año · Todo el archivo conservado
HiMark: Marca de agua multibit jerárquica y controlable para modelos de lenguaje grandes
arXiv:2610.30601v1 Tipo de anuncio: nuevo Resumen: Con la rápida adopción de modelos de lenguaje grandes (LLM) en aplicaciones de generación de texto, se ha vuelto cada vez más difícil rastrear el contenido generado y asignar responsi
arXiv · cs.CRPreguntas y respuestas: Cómo la IA llegó a modelar la mente humana "desordenada"
El profesor asistente Benjamin Lindquist estudia cómo los ingenieros inyectaron deliberadamente aleatoriedad en la IA temprana, dando lugar a modelos de aprendizaje profundo que a veces alucinan.
MIT · Fuente oficialGPTs, Gems y Proyectos de Claude: qué son los asistentes personalizados y cuál te conviene ahora que dos de ellos cambian de forma
Los GPT se retiran el 11 de diciembre y los Gems pasan a skills en noviembre. Qué cambia en ChatGPT, Gemini y Claude y dónde montar tu asistente. La noticia GPTs, Gems y Proyectos de Claude: qué son los asistentes person
WWWhat’s NewOpenAI hace que su competidor Jev esté ampliamente disponible a medida que la competencia del modelo de decisión se calienta
OpenAI está lanzando su modelo de decisión al mundo. ¿Puede competir con el Jev original?
TechCrunch AIMustafa Suleyman, de Microsoft, dice que su IA supera a los médicos en casos difíciles mientras persigue la "superinteligencia médica"
El nuevo sistema de diagnóstico de IA de Microsoft superó a los médicos generalistas en casos difíciles, según un estudio publicado en Science. Pero la mayor parte de la mejora parece provenir de los modelos de IA subyacentes, no del sistema de Microsoft en sí.
TechCrunch AIUber pone a los 30.000 empleados en ChatGPT Work
El gigante de los viajes compartidos implementó anteriormente un piloto mucho más pequeño para ChatGPT Work, pero ahora está llevando al agente empresarial a toda la empresa.
TechCrunch AILa aplicación Claude Duet es la apuesta de Anthropic por los agentes
Claude Duet está disponible a través de la lista de espera para los usuarios de los planes Pro y Max.
TechCrunch AISegún los informes, DeepSeek recauda $ 15 mil millones días después de las restricciones de EE. UU.
Según los informes, DeepSeek ha recaudado $ 15 mil millones en una de las rondas de financiamiento más grandes de China, solo días después de que Estados Unidos ordenara a las agencias federales que eliminaran su tecnología por motivos de seguridad nacional.
TechCrunch AIChats bloqueados en ChatGPT: un PIN contra quien mira tu pantalla, no contra OpenAI
ChatGPT ya permite esconder chats tras un PIN de cuatro dígitos. No es cifrado, no cambia la retención y puede seguir mostrando anuncios. La noticia Chats bloqueados en ChatGPT: un PIN contra quien mira tu pantalla, no c
WWWhat’s NewDream Labs recauda $ 90 MILLONES y lanza Dream API
Dream Labs afirma que su modelo de IA Dream-1 funciona con robots de diferentes fabricantes y permitirá que los robots transfieran su aprendizaje. La publicación Dream Labs recauda 90 millones de dólares y lanza la API Dream apareció primero en The Robot R.
The Robot ReportA OpenAI y Anthropic les han adelantado por la derecha en los agentes de IA. Por WhatsApp, concretamente
Anthropic ha presentado Claude Duet , un agente proactivo en versión preliminar para profesionales y pymes. Llega seis semanas después de Muse, de Meta, y tres después de Dots, de OpenAI . Los dos laboratorios de referen
XatakaNVIDIA Cosmos abre nuevas herramientas para capacitar, evaluar e implementar modelos mundiales
Para ayudar a los desarrolladores a crear rápidamente modelos del mundo, que ayudan a los sistemas de IA física a comprender y simular el mundo real, NVIDIA ha ampliado la plataforma Cosmos con nuevas herramientas de entrenamiento, puntos de control de simulación y Cosmos Dat.
NVIDIA · Fuente oficialDel razonamiento a la acción: evaluación comparativa de modelos de IA de frontera en tareas de manipulación de robots LIBERO-10
arXiv: 2610.30051v1Tipo de anuncio: nuevo Resumen: Los recientes avances en los modelos de IA de frontera han demostrado capacidades notables en la comprensión visual, el razonamiento, la planificación y el uso de herramientas, lo que aumenta la posibilidad de usar
arXiv · cs.RO¿Cuánto importa el arnés y para quién? Un estudio multimodelo del contexto en el descubrimiento de vulnerabilidades impulsado por LLM
arXiv:2610.28802v1 Announce Type: new Abstract: ¿Cuánto afecta el arnés de un agente al descubrimiento de vulnerabilidades y su valor depende del modelo? Estudiamos 24 configuraciones modelo-corredor utilizando un arnés de código abierto
arXiv · cs.CRCombinar la memoria a largo plazo y los LLM tiene un alto coste: desde la inyección rápida hasta el compromiso persistente
arXiv:2610.28810v1 Tipo de anuncio: nuevo Resumen: La adopción generalizada de la inteligencia artificial generativa en los últimos años ha provocado un aumento paralelo en los ataques de inyección rápida y jailbreak. Al incrustar
arXiv · cs.CRBlack-Box Red-Teaming de sistemas multiagente a través del aprendizaje por refuerzo
arXiv: 2610.28966v1Tipo de anuncio: nuevo Resumen: Los agentes del modelo de lenguaje grande (LLM) se implementan cada vez más en sistemas multiagente (MAS) para realizar tareas complejas. Los ataques previos de equipos rojos de caja negra se centran principalmente en si
arXiv · cs.CRDónde se silencian los arneses de descubrimiento de vulnerabilidades de IA: falsos negativos estructurales y vulnerabilidades ocultas
arXiv: 2610.29379v1Announce Type: new Resumen: Los arneses de descubrimiento de vulnerabilidades basados en LLM pueden pasar por alto vulnerabilidades reales y accesibles debido a la forma en que se construye el arnés alrededor del modelo. Pasos que seleccionan el código, lo filtran
arXiv · cs.CRCertMoE: Certificación de robustez para LLM de mezcla de expertos a través de suavizado consciente de enrutamiento
arXiv: 2610.29395v1Tipo de anuncio: nuevo Resumen: La robustez demostrable es una piedra angular del aprendizaje automático confiable, con el objetivo de garantizar las predicciones del modelo bajo perturbaciones adversas. Marco de certificación existentewor
arXiv · cs.CRInyección rápida a través de evidencia forense: una taxonomía y prueba de concepto de ataques antiforenses en investigaciones digitales asistidas por LLM
arXiv: 2610.29747v1Tipo de anuncio: nuevo Resumen: los modelos de lenguaje grandes (LLM) están ingresando a la ciencia forense digital como asistentes de examen y agentes autónomos. El análisis forense digital invierte la configuración habitual para el aviso indirecto
arXiv · cs.CRCALLIOPE: información privada sobre el uso de la IA, sin incrustaciones
arXiv:2610.28797v1 Announce Type: cross Resumen: Presentamos CALLIOPE, un marco descendente para descubrir jerarquías de temas en grandes grupos de datos no estructurados (por ejemplo, conversaciones de LLM), al tiempo que admite
arXiv · cs.CRLEAN: Modulación de ingeniería de pérdida del modelo de distribución de sensibilidad al peso para redes neuronales eficientes y tolerantes a errores
arXiv:2610.28872v1 Tipo de anuncio: cruz Resumen: Los pesos de una red entrenada no tienen una sensibilidad uniforme a la precisión del modelo: los pesos más sensibles del 1% conllevan aproximadamente una quinta parte del daño que puede hacer un poco de volteo. Thi
arXiv · cs.CRPerMIT: Asegurar la memoria persistente para los agentes de LLM a través de teoremas de integridad verificados por máquina y confianza comunitaria escalable
arXiv: 2610.28987v1Announce Type: cross Resumen: La memoria persistente es una superficie en gran medida indefensa para la inyección y el envenenamiento, y el mismo riesgo limita el intercambio de memoria entre los agentes. Presentamos PerMIT, un arquitecto de memoria
arXiv · cs.CRMás allá de las etiquetas binarias: evaluación diagnóstica de la seguridad de LLM con rúbricas de nivel rápido
arXiv: 2610.29225v1Tipo de anuncio: Cross Resumen: Los puntos de referencia actuales de seguridad de LLM se basan principalmente en etiquetas binarias seguras o inseguras, que carecen de profundidad explicativa y sufren de baja consistencia en los jueces automatizados. Para
arXiv · cs.CRUber lleva el trabajo de ChatGPT a todos los empleados con OpenAI
Uber está implementando ChatGPT Work para más de 30 000 empleados, ayudando a los equipos a investigar, analizar datos, crear presentaciones y completar flujos de trabajo complejos.
OpenAI · Fuente oficial