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Modelos y chatbots · noticias de IA
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De los ataques A2a a la defensa de capa envolvente: evaluación de equipos rojos de agentes LLM y un modelo de defensa de ataque isomórfico de tres capas
arXiv: 2610.00392v1Tipo de anuncio: nuevo Resumen: Los protocolos de interacción de agentes como ACP y A2a han movido a los agentes basados en LLM hacia la colaboración multiagente, introduciendo nuevas amenazas de seguridad. Una tarea enviada por un par remoto
arXiv · cs.CRGobernanza vinculada a la identidad bajo incertidumbre de ejecución: un bloque a prueba de responsabilidad para las paradas persistentes de los agentes de LLM, con implementación criptográfica y calibración de modelos cruzados
arXiv:2610.00787v1 Tipo de anuncio: nuevo Resumen: Un agente LLM correctamente gobernado puede alcanzar un estado en el que no es admisible la ejecución continua ni la detención automática: el sistema ha detectado un fallo persistente
arXiv · cs.CR¿Las defensas contra la extracción de LLM funcionan en todos los ataques? Un punto de referencia del ciclo de vida de la extracción del modelo de caja negra
arXiv: 2610.00839v1Tipo de anuncio: nuevo Resumen: los modelos de lenguaje grandes (LLM) implementados a través de API de solo texto enfrentan riesgos de extracción de modelos, ya que los adversarios pueden recopilar sus respuestas para entrenar sustitutos que reproducen el
arXiv · cs.CRMOMAT: Mezcla de múltiples atlas para la defensa de jailbreak de baja potencia de LLM cuantificados
arXiv: 2610.01058v1Tipo de anuncio: nuevo Resumen: Los modelos de lenguaje grandes cuantificados se implementan cada vez más en dispositivos de borde por su baja latencia y eficiencia energética. Sin embargo, la cuantificación del modelo debilita la alineación de safegua
arXiv · cs.CRJev-IDS: Modelos System One para la detección de intrusiones en la red
arXiv: 2610.01079v1Tipo de anuncio: nuevo Resumen: Los sistemas de detección de intrusiones en la red (IDS) de aprendizaje automático dependen de conjuntos de datos etiquetados sustanciales y capacitación específica para tareas, mientras que la detección de modelos de lenguaje grande (LLM)
arXiv · cs.CRPACE: Aplicación de la capacidad consciente de la procedencia para agentes de LLM que utilizan herramientas
arXiv: 2610.01349v1Tipo de anuncio: nuevo Resumen: Los agentes del modelo de lenguaje grande (LLM) que utilizan herramientas convierten el texto generado en efectos secundarios reales, por lo que los metadatos de herramientas envenenados, las páginas recuperadas, la memoria y las habilidades reutilizables pueden dirigir el
arXiv · cs.CR¡Los datos de alta calidad no significan seguros! Envenenamiento de LLM después de la selección de datos
arXiv: 2610.01367v1Tipo de anuncio: nuevo Resumen: Los modelos de lenguaje grande alineados con la seguridad siguen siendo vulnerables al ajuste fino en pequeños conjuntos de muestras dañinas o de aspecto benigno. Sin embargo, los estudios previos generalmente asumen que la poiso
arXiv · cs.CRSobreactuación: medición y mitigación de la sobreautorización proactiva en agentes de llamadas de herramientas LLM
arXiv:2610.01508v1 Tipo de anuncio: nuevo Resumen: los agentes de LLM con capacidades de llamada a herramientas pueden acceder a servicios externos y datos privados del usuario, pero pueden recuperar más información de la que solicita explícitamente un usuario
arXiv · cs.CRPisos falsos: las evaluaciones de enrutamiento de seguridad de LLM se interrumpen en el turno de distribución
arXiv:2610.01535v1 Tipo de anuncio: nuevo Resumen: Los routers de seguridad envían cada solicitud a uno de varios modelos y se juzgan contra el mejor modelo único. Un punto de referencia de enrutamiento importante elige ese comparador en la evaluación da
arXiv · cs.CREstrategias espaciales, no acciones: geodésica cuantificada por vectores como herramientas para agentes impulsados por LLM
arXiv: 2610.00613v1Announce Type: cross Resumen: Los agentes basados en el modelo de lenguaje grande (LLM) a menudo son criticados por carecer de comprensión espacial y explotar principalmente patrones de texto estadísticos. Investigamos su espacialidad
arXiv · cs.ROSondeo de un LLM incorporado: cuando una mayor fidelidad de observación perjudica la resolución de problemas
arXiv:2605.20072v2 Tipo de anuncio: reemplazar-cruz Resumen: Los modelos de lenguaje grandes (LLM) se proponen cada vez más como componentes cognitivos para sistemas robóticos, sin embargo, sus procesos de decisión opacos dificultan la exploración
arXiv · cs.ROHabilidades de encadenamiento para secuestrar agentes de LLM
arXiv: 2610.01564v1Tipo de anuncio: nuevo Resumen: los agentes de LLM utilizan habilidades para mejorar el rendimiento en tareas especializadas. Para completar una solicitud de usuario, un agente puede invocar varias habilidades en secuencia, lo que permite que la información producida
arXiv · cs.CRCómo ayudan las GPU NVIDIA a acelerar el GPT-6 Astra ultrarrápido de OpenAI
GPT-6 Astra Ultrafast, que se ejecuta en las GPU NVIDIA Blackwell, ya está disponible en la API de OpenAI y para los usuarios elegibles de ChatGPT Work y Codex. Acelerado por optimizaciones de inferencia a través de los modelos de OpenAI que aprovechan la c
NVIDIA · Fuente oficialSegún los informes, el chatbot de inteligencia artificial de Musk, Grok, alentó a Trump a capturar al presidente de Venezuela
El presidente Trump habría pedido la opinión de Grok antes de invadir Venezuela y capturar a Nicolás Maduro.
TechCrunch AIChatGPT ahora puede probarse la ropa de forma virtual
OpenAI está lanzando nuevas funciones de compra para ChatGPT que permiten a los usuarios probarse virtualmente ropa y accesorios usando sus propias fotos y guardar los productos que les gustan en una biblioteca de favoritos.
TechCrunch AIMicrosoft quiere convertir a Copilot en un sistema operativo con Office
Copilot enfrenta una crisis de identidad que podría transformarlo por completo. El asistente no ha conseguido posicionarse como un verdadero competidor de ChatGPT o Claude y Microsoft ya piensa en alternativas. La más re
HipertextualGemini 4 puede escribir un millón de tokens de una sentada: el producto ya no es el chat sino el trabajo largo y autónomo
Hasta esta semana, un modelo Gemini podía generar como mucho 64.000 tokens por respuesta. Gemini 4 Argon, presentado por Google anoche, sube ese techo a un millón . Para que funcione, la API estrena una función que pausa
XatakaDoorDash lanza un agente IA que pide comida por SMS dentro de Apple Messages — y ya prueba drones de entrega en California
DoorDash agente IA en Apple Messages: «pide mi pedido de siempre», fotos de platos, pedidos de grupo. Lista de espera en EEUU. Drones en California. El modelo de los agentes IA para tareas cotidianas acaba de encontrar u
WWWhat’s NewOpenAI se enfrenta a una demanda que aspira a marcar un antes y un después: ¿quién responde cuando una IA comete un delito?
El pasado mes de julio saltaba la noticia de que un modelo de OpenAI había escapado del entorno de pruebas y había hackeado los servidores de Hugging Face . Este incidente ( el primero de muchos ) fue la mecha que encend
XatakaOpenAI DevDay 2026: GPT-6.1 Sol reemplaza al cancelado Astra y Dots convierte los agentes en algo menos aterrador
OpenAI DevDay 2026: GPT-6.1 Sol sustituye a Astra, 60% más barato que Claude Opus 5 por tarea. Dots: primera interfaz visual de agentes IA de OpenAI. El DevDay 2026 de OpenAI llegó sin su modelo estrella. GPT-6.1 Astra f
WWWhat’s NewGemini 4 arrasa en los benchmarks y vuelve a meter a Google en la carrera de la IA
La imagen oficial de Google parece sacada de la nueva película de los 'Cuatro Fantásticos', pero qué va: supone la vuelta a una carrera que parecía haber abandonado. Durante meses la compañía ha estado un poco a la deriv
XatakaOne UI 9 de Samsung: todas las novedades de IA, seguridad y privacidad
La nueva capa de personalización de los Galaxy llega con Now Nudge, Call Brief, Estudio Creativo mejorado y Security Brief — pero las funciones más avanzadas se reservan para los modelos S24 en adelante Samsung ha public
WWWhat’s NewSeparación de funciones para agentes de LLM privilegiados: una arquitectura de ejecución gobernada con compensaciones de seguridad-utilidad medidas
arXiv: 2609.38224v1Tipo de anuncio: nuevo Resumen: A los agentes de modelos de lenguaje grandes se les otorgan cada vez más privilegios reales (ejecución de comandos, modificación de archivos, llamadas a API), por lo que un agente que se equivoca ya ha actuado.
arXiv · cs.CRSeguridad de la capa de inferencia: defensa contra la inferencia adversaria y el abuso de la infraestructura
arXiv:2609.38239v1 Announce Type: new Abstract: A Technical Report: Operating a large language model (LLM) as a service requires more than inference infrastructure: the provider must also defend against adversarial inter
arXiv · cs.CR