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Modelos y chatbots · noticias de IA
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Este año · Todo el archivo conservado
De forma sorprendente, España es bastante más pro-IA que los países de su entorno
Ayer, mi compañero Jose García resumía en la newsletter de Xataka una de las contradicciones más llamativas del momento: "las empresas de IA han pedido frenar y, a los dos días, han lanzado tres modelos nuevos". La frase
XatakaDeepSeek publica cómo gestiona 380.000 entornos aislados simultáneos para entrenar agentes de IA
DeepSeek no está explicando cómo funcionan sus modelos de cara a los usuarios. Está explicando cómo contiene el caos que producen los agentes de IA cuando los entrena. El laboratorio chino publicó el 19 de septiembre un
WWWhat’s NewPrismML lleva sus pequeños LLM a las gafas inteligentes con tecnología Qualcomm
El objetivo más amplio de Prism es una IA de peso abierto que se ejecute en dispositivos y haga un mejor uso de la potencia informática que ya tienen.
TechCrunch AIScott Bessent, secretario del Tesoro de EEUU: "La seguridad de la IA se garantiza haciendo que sus creadores sean responsables"
En julio de este año, ocurrió lo que se ha bautizado como 'incidente Hugging Face'. Uno de los modelos de OpenAI accedió sin autorización a Hugging Face , otra startup de IA, durante un experimento en el que OpenAI bajó
XatakaOpenAI lanza GPT-6 Sol y Luna: la mitad de precio que sus predecesores y la mitad de errores en tareas de código
La apuesta de Anthropic y OpenAI por reducir precios y aumentar rendimiento simultáneamente tomó hoy un carácter casi sincronizado. Noventa minutos después de que Anthropic publicara su Claude Opus 5.5, OpenAI lanzó GPT-
WWWhat’s NewSabotaje silencioso: el estado interno desencadenó ataques de puerta trasera en sistemas robóticos alimentados por LLM
arXiv:2609.26184v1 Tipo de anuncio: nuevo Resumen: La integración de los Modelos de Lenguaje Grande (LLM) en los sistemas de control robótico está permitiendo una nueva generación de agentes autónomos capaces de razonamiento y planificación complejos.
arXiv · cs.ROCOLUMNA VERTEBRAL: Cerrando la brecha ciberfísica con la IA genética
arXiv: 2607.13049v2Anuncio Tipo: reemplazar-cruz Resumen: Los modelos de cimentación brindan a los robots un poderoso razonamiento de alto nivel, pero convertir esa inteligencia en una acción física confiable sigue siendo difícil: los robotistas aún deben
arXiv · cs.RORetroceda el mundo, mantenga la reflexión: reflexión inducida por retroceso para agentes de LLM de Long-Horizon
arXiv: 2609.18304v3 Tipo de anuncio: replace-cross Resumen: Los agentes del modelo de lenguaje grande (LLM) abordan cada vez más las tareas de largo horizonte a través de la interacción del entorno de varios pasos, sin embargo, una sola acción errónea puede alterar el subse
arXiv · cs.ROUna red neuronal hipergráfica precisa e interpretable para la predicción de supervivencia de GBM
arXiv:2609.25088v1 Tipo de anuncio: nuevo Resumen: La predicción de supervivencia para el glioblastoma multiforme (GBM) exige modelos que sean precisos e interpretables, pero los enfoques existentes tratan estos objetivos como
arXiv · cs.AICuando los agentes de LLM no leen la sala: readaptarse para el razonamiento social relacional
arXiv:2609.25284v1 Anuncio Tipo: nuevo Resumen: Las decisiones más básicas de un agente social (¿debo reaccionar a esta publicación? ¿a quién debo contactar?) no son problemas puramente de contenido. La acción correcta a menudo depende de la latente
arXiv · cs.AIPotencial de aprendizaje mejorado en las clases de aprendizaje automático mediante la indexación de Wiki LLM
arXiv: 2609.25303v1Tipo de anuncio: nuevo Resumen: Los modelos de lenguaje grandes se implementan cada vez más como tutores específicos del curso, pero su utilidad depende de la base en materiales de instrucción aprobados que a menudo se revisan
arXiv · cs.AILa aclaración no es una corrección: los LLM no pueden dejar ir
arXiv: 2609.25337v1Tipo de anuncio: nuevo Resumen: Las fallas de diálogo en los modelos de lenguaje generalmente se enmarcan como fallas de memoria: contexto demasiado largo, resúmenes con pérdida, una restricción olvidada. Argumentamos que esto pasa por alto un problema más profundo
arXiv · cs.AIEficiencia de implementación en el aprendizaje de refuerzo para el razonamiento de modelos de lenguaje grandes: una taxonomía y direcciones futuras
arXiv: 2609.25463v1Tipo de anuncio: nuevo Resumen: El aprendizaje de refuerzo orientado al razonamiento permite que los modelos de lenguaje grandes resuelvan tareas matemáticas, de codificación y otras tareas de varios pasos, pero cambia una parte sustancial de la t
arXiv · cs.AIRAG-NAROK: Envenenamiento por corpus de conocimiento consciente de recuperación en RAG con refutación específica de la fuente
arXiv: 2609.25469v1Tipo de anuncio: nuevo Resumen: Los sistemas de generación aumentada de recuperación (RAG) se han convertido en la arquitectura dominante para basar las salidas del modelo de lenguaje grande (LLM) en conocimiento externo verificable, sí
arXiv · cs.AISpectra: una canalización de LLM basada en reglas para el procesamiento automatizado de documentos KYC
arXiv:2609.25474v1 Tipo de anuncio: nuevo Resumen: La incorporación de Know Your Client (KYC) en los mercados de capitales requiere que los analistas clasifiquen manualmente los documentos, extraigan datos estructurados de fuentes heterogéneas y validen comp
arXiv · cs.AIUn rasgo de comportamiento se filtra en las preferencias: diagnóstico de la interferencia de rasgos en los simuladores de usuarios de LLM
arXiv: 2609.25572v1Announce Type: new Resumen: Los simuladores de usuario basados en LLM tienen como objetivo cerrar la brecha fuera de línea en la evaluación de recomendadores emulando a los usuarios a través de rasgos inyectados, donde los atributos de preferencia determinan w
arXiv · cs.AIRazonamiento-Preservación de ajuste fino de LLM posteriores a RL con LoRA de base nula
arXiv:2609.25618v1 Announce Type: new Abstract: Reinforcement learning (RL)-based post-training has become an effective approach for eliciting reasoning capabilities in large language models (LLMs). Sin embargo, la adaptación de la publicación
arXiv · cs.AIChatT2: un marco adaptativo para desarrollar un agente basado en modelos de lenguaje grande para la investigación del dominio de productos naturales
arXiv:2609.25620v1 Tipo de anuncio: nuevo Resumen: Las investigaciones científicas sobre productos naturales microbianos (NP) presentan desafíos significativos para los principiantes, en gran parte debido a la complejidad de los sistemas microbianos, bioquímicos
arXiv · cs.AIEscaleras del pensamiento: un plan de estudios autoevolutivo de rastros de razonamiento progresivamente simplificados
arXiv: 2609.25643v1Tipo de anuncio: nuevo Resumen: Los modelos de lenguaje grandes (LLM) sobresalen en el razonamiento cuando se escalan a cientos de miles de millones de parámetros, pero los modelos de escala pequeña y mediana siguen siendo razonadores frágiles incluso con conocimientos
arXiv · cs.AIAuditoría de confiabilidad basada en pruebas de la predicción de resultados tempranos basada en la trayectoria para agentes de LLM: la transferencia de calibración específica del objetivo persiste dentro de un solo punto de referencia
arXiv: 2609.25647v1Tipo de anuncio: nuevo Resumen: La predicción de resultados tempranos basada en la trayectoria puede disminuir los gastos asociados con la evaluación del agente al finalizar una ejecución una vez que el resultado se vuelve lo suficientemente predictivo
arXiv · cs.AIACTS: Un sistema de evaluación comparativa de varios niveles para la identificación de cifrados LLM en condiciones ciegas controladas.
arXiv:2609.26893v1 Anuncio Tipo: nuevo Resumen: Presentamos ACTS (Artifacts in Cipher Testing Suite), un punto de referencia reproducible que aísla la capacidad criptoanalítica a través de la privación de metadatos por niveles (Nivel 1: metadatos completos
arXiv · cs.CRLa solidez cumple con los LLM: un enfoque basado en transformadores para la detección de vulnerabilidades de contratos inteligentes
arXiv:2609.27091v1 Tipo de anuncio: nuevo Resumen: La creciente adopción de tecnologías blockchain, particularmente la plataforma Ethereum, ha amplificado el papel crítico de los contratos inteligentes en las aplicaciones descentralizadas. Howev
arXiv · cs.CRToolcompass: prueba de herramientas de guía, no supresión
arXiv: 2609.25678v1Tipo de anuncio: nuevo Resumen: los agentes del modelo de lenguaje grande (LLM) deben generalizar de las herramientas vistas durante la capacitación a las herramientas invisibles en la implementación. Un desafío clave es la prueba de herramientas, es decir, pruebas excesivas de
arXiv · cs.AISelle, luego muestree: Pruebas por capas muestreadas para inferencia LLM verificable de GPT-2 a 70B
arXiv: 2609.27367v1Tipo de anuncio: nuevo Resumen: La verificación de la inferencia del modelo de lenguaje subcontratado requiere un cálculo identificado con precisión y una auditoría cuyo costo un servicio puede pagar. Presentamos pruebas por capas muestreadas
arXiv · cs.CR