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Modelos y chatbots · noticias de IA
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Este año · Todo el archivo conservado
Compiladores de comunicación invariantes de selección para flujos de trabajo LLM multiagente conscientes de la privacidad
arXiv: 2609.26076v1Tipo de anuncio: Cross Resumen: Los flujos de trabajo estructurados de múltiples agentes intercambian mensajes intermedios cuyo contenido y forma pueden revelar el estado privado incluso cuando la salida final es segura. Identificamos la selección-
arXiv · cs.CRFalla de métricas en la reparación de vulnerabilidades de código basada en LLM: un estudio empírico y una pantalla consciente del cambio
arXiv: 2609.26749v1Tipo de anuncio: cross Resumen: Los modelos de lenguaje grandes (LLM) se aplican cada vez más a la reparación automatizada de vulnerabilidades de seguridad de C/C++, y la tasa de compilación es un proxy comúnmente reportado para progres
arXiv · cs.CREl desafío de identificar el origen de los modelos de lenguaje grandes de caja negra
arXiv:2503.04332v2 Tipo de anuncio: reemplazar Resumen: El tremendo potencial comercial de los modelos de lenguaje grandes (LLM) ha aumentado las preocupaciones sobre su uso no autorizado. Para abordar esto, nos centramos en la tarea de identificar
arXiv · cs.CRLa tasa de éxito del ataque no es un número: sobre la validez de la medición en la evaluación de seguridad de la IA genética
arXiv:2609.25173v1 Tipo de anuncio: nuevo Resumen: La tasa de éxito de ataque (ASR) es la métrica principal en casi todas las evaluaciones publicadas de ataques y defensas para agentes de LLM. Argumentamos que ASR como se usa actualmente no es
arXiv · cs.CRSLED-IFV: Descomposición guiada por LLM validada por el solucionador para la verificación de flujo de información de hardware escalable
arXiv: 2609.25637v1Tipo de anuncio: nuevo Resumen: La verificación formal del flujo de información (IFV) del hardware proporciona fuertes garantías contra el comportamiento de control y tiempo dependiente del secreto, pero a menudo se escala mal en RT realista
arXiv · cs.CRModelado probabilístico de jailbreak en LLMs multimodales: de la cuantificación a la aplicación
arXiv:2503.06989v5 Announce Type: replace Resumen: Recientemente, los Modelos Multimodales de Lenguaje Grande (MLLM) han demostrado su capacidad superior para comprender el contenido multimodal. Sin embargo, siguen siendo vulnerables a la cárcel
arXiv · cs.CRAuditoría de procedencia de datos de modelos de lenguaje grandes afinados con una técnica de conservación de texto
arXiv: 2510.09655v3Tipo de anuncio: reemplazar Resumen: Proponemos un sistema para marcar textos sensibles o con derechos de autor para detectar su uso en el ajuste fino de modelos de lenguaje grandes bajo acceso de caja negra con estadísticas
arXiv · cs.CRUna encuesta sobre la seguridad de la memoria a largo plazo en agentes de LLM: ataques, defensas y gobernanza en todo el ciclo de vida de la memoria
arXiv: 2604.16548v3Tipo de anuncio: reemplazar Resumen: La aparición de la memoria persistente de sesión cruzada grabable en los agentes LLM introduce un panorama de amenazas cualitativamente diferente de la seguridad centrada en la entrada convencional
arXiv · cs.CRLLM Ghostbusters: paquete quirúrgico de supresión de alucinaciones a través del desaprendizaje adaptativo
arXiv: 2605.01047v2Tipo de anuncio: reemplazar Resumen: Las alucinaciones siguen siendo un problema no resuelto para los LLM, y las alucinaciones del paquete son un ejemplo particularmente peligroso de este fenómeno. Las alucinaciones del paquete ocurren du
arXiv · cs.CRDiseño y evaluación de un subsistema controlado de orquestación y respuesta a incidentes posteriores a la alerta utilizando un motor de reglas y un modelo de lenguaje grande local
arXiv:2609.26316v1 Announce Type: new Abstract: This paper presents a controlled post-alert incident orchestration and response subsystem for educational information systems. La arquitectura separa las clas deterministas
arXiv · cs.CRFinRED: un marco de generación y evaluación de puntos de referencia guiado por expertos para la formación en red de LLM financiero
arXiv: 2606.19887v3Tipo de anuncio: reemplazar Resumen: Los puntos de referencia de seguridad existentes se dirigen a escenarios adversarios generales pero pierden riesgos específicos de finanzas. Los LLM financieros se enfrentan a infracciones de cumplimiento normativo, facilitación del fraude
arXiv · cs.CRDetección semiautomática de brechas en el conocimiento de seguridad de LLM
arXiv: 2607.18496v4Tipo de anuncio: reemplazar Resumen: Los modelos de lenguaje grandes (LLM) se utilizan cada vez más para una variedad de tareas de seguridad centradas en el software, el hardware y las personas. En consecuencia, el rendimiento de LLM en tareas de seguridad
arXiv · cs.CRActGov: Gobierno de las acciones de los agentes de LLM a través de la validación restringida por políticas
arXiv: 2609.24446v2 Tipo de anuncio: reemplazar Resumen: Los agentes del modelo de lenguaje grande (LLM) ejecutan cada vez más flujos de trabajo de largo horizonte a través de herramientas externas, lo que permite que las salidas no confiables influyan en las acciones posteriores y exc
arXiv · cs.CRChatGPT Ads se expande al sudeste asiático y Taiwán
ChatGPT Ads se está expandiendo al sudeste asiático y Taiwán, brindando a las empresas elegibles nuevas formas de llegar a las personas en más de 60 países.
OpenAI · Fuente oficialAirbnb amplía el acceso a los modelos GPT-6 Astra y OpenAI Frontier
Descubre cómo Airbnb está ampliando el acceso a los modelos fronterizos GPT-6 Astra y OpenAI para ayudar a los equipos de ingeniería a resolver errores, diseñar sistemas y realizar envíos más rápido.
OpenAI · Fuente oficialGuiar modelos de lenguaje grandes para predecir secuencias de edición para la optimización de la capacidad de síntesis molecular
Nature Machine Intelligence, Publicado en línea: 23 de septiembre de 2026; doi: 10.1038/s42256-026-01304-xEl diseño computacional de fármacos a menudo genera moléculas que no se pueden sintetizar. Li y Lai muestran cómo los modelos de lenguaje grandes c
Nature Machine IntelligenceClaude Opus 5.5, GPT-6 Sol, GPT-6 Luna y una nueva guerra de precios
Ayer fue Grok 4.7 ( pelícanos ) y MiMo v2.6 Flash/Pro ( más pelícanos ). Hoy Anthropic lanzó Claude Opus 5.5 , y alrededor de una hora después OpenAI lanzó GPT-6 Sol y GPT-6 Luna . Va a llevar un tiempo
Simon WillisonIntel discutirá la infraestructura necesaria para escalar la IA física en RoboBusiness
Nagesh Puppala de Intel discutirá por qué la próxima fase de la innovación en robótica depende de algo más que modelos más grandes o mejores simulaciones. La publicación de Intel para discutir la infraestructura necesaria para escalar la IA física en RoboBusi
The Robot ReportLa carrera de la IA está entrando en otra fase: tras Opus 5.5, OpenAI juega una baza clave con GPT-6 Sol y Luna
Podemos medir parte del ritmo actual de la inteligencia artificial en horas. Anthropic acababa de presentar Claude Opus 5.5 cuando, apenas 90 unos después, OpenAI anunció dos nuevos integrantes de su familia GPT-6: Sol y
XatakaOpenAI lanza GPT-6 Sol y Luna, con varias de las mejoras de Astra pero más eficientes y baratos
Tras el debut de Astra, OpenAI ha decidido expandir la familia de GPT-6 con el debut de dos nuevas variantes: Sol y Luna. En este caso, se trata de modelos de lenguaje que heredan varios de los puntos fuertes de la IA in
HipertextualAnthropic abre en Madrid su primera oficina en España: el país adopta Claude 2,7 veces más de lo que le corresponde por tamaño
España no esperó a que Anthropic llegara. Esa es la lectura más honesta de lo que la compañía detrás de Claude anunció el pasado 17 de septiembre: que abría su primera sede española en Madrid, séptima oficina europea tra
WWWhat’s NewAnthropic lanza Claude Opus 5.5: su IA más segura y barata hasta ahora
A unos días de pedir una pausa en el desarrollo de la IA, Anthropic anunció Claude Opus 5.5, uno de sus modelos más poderosos. La nueva versión llega con un enfoque en seguridad, rendimiento y programación, aunque su mej
HipertextualAnthropic acaba de lanzar Claude Opus 5.5. La gran novedad no es solo lo que puede hacer, sino lo que ya no le dejarán hacer
Cuanto más capaces se vuelven los grandes modelos de inteligencia artificial, menos sencillo resulta medir el progreso únicamente por todo lo nuevo que consiguen hacer. También empieza a importar qué capacidades necesita
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Versión: llm 0.36 Nuevos modelos OpenAI: gpt-6-sol para GPT-6 Sol y gpt-6-luna para GPT-6 Luna . #1702 Los plugins del modelo ahora pueden declarar supports_conversation = Falso para los modelos que solo aceptan indicaciones de un solo giro. LLM eleva l
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