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MAS-Shield: un marco de defensa para un LLM MAS seguro y eficiente
arXiv:2511.22924v3 Tipo de anuncio: replace-cross Resumen: Los sistemas multiagente (MAS)basados en el modelo de lenguaje grande (LLM) son susceptibles a ataques lingüísticos que pueden desencadenar fallos en cascada en toda la red.
arXiv · cs.CRMAPLE: Evolución del lenguaje privado con metadatos aumentados
arXiv:2603.19258v3 Announce Type: replace-cross Abstract: Differentially private (DP) fine-tuning of large language models (LLMs) requires massive compute and full model access, which rules out of state-of-the-art proprieta
arXiv · cs.CR¿Qué esperamos de los LLM? Mapeo del diseño de puntos de referencia de LLM
arXiv:2609.19182v1 Tipo de anuncio: nuevo Resumen: Los puntos de referencia son fundamentales para evaluar y comunicar el progreso en los modelos de lenguaje grandes (LLM). Sin embargo, las clasificaciones de modelos por sí solas revelan poco sobre cómo el requisito de evaluación
arXiv · cs.AICaracterización de la búsqueda web por agentes conversacionales de LLM: desde decisiones y estrategias de búsqueda hasta resultados y respuestas
arXiv: 2609.19244v1Announce Type: new Resumen: Los agentes de LLM conversacional dependen cada vez más de la búsqueda web, sin embargo, el ciclo de vida de extremo a extremo de la búsqueda agéntica sigue siendo poco conocido. Presentamos el primer estudio de Web searc
arXiv · cs.AIQVAC Genesis III: un corpus STEM sintético abierto a gran escala y de alta calidad para una capacitación previa eficiente del modelo de lenguaje
arXiv: 2609.19513v1 Tipo de anuncio: nuevo Resumen: Los datos previos a la capacitación de alta calidad son un cuello de botella crítico para los modelos de lenguaje educativos y específicos de STEM dirigidos a la IA perimetral y la implementación en el dispositivo donde los presupuestos de tokens son
arXiv · cs.AILLM-as-an-Improver: Convertir la verificación en mejores candidatos
arXiv:2609.19515v1 Announce Type: new Resumen: La selección basada en verificadores mejora el rendimiento de LLM al generar múltiples soluciones candidatas y usar un verificador para seleccionar la más prometedora. Sin embargo, el método existente
arXiv · cs.AIUn Marco de Evaluación Unificado para Modelos de Lenguaje Grande Confiables, IA Agénica y Sistemas Multimodales
arXiv: 2609.19524v1Tipo de anuncio: nuevo Resumen: Las puntuaciones de referencia por sí solas proporcionan una base incompleta para evaluar la confiabilidad de los sistemas modernos de inteligencia artificial. Modelos de lenguaje grandes (LLM), sistema agentic
arXiv · cs.AIAutoDatos: Búsqueda genética para la selección de datos previos a la capacitación
arXiv: 2609.19754v1Tipo de anuncio: nuevo Resumen: los agentes de LLM se han mostrado prometedores recientemente en la automatización de la ingeniería de aprendizaje automático mediante la edición del modelo y el código de capacitación bajo retroalimentación de ejecución. Los datos, sin embargo, siguen siendo largel
arXiv · cs.AIRepensar la colaboración multiagente: cuando más es menos
arXiv:2609.19759v1 Tipo de anuncio: nuevo Resumen: El rápido avance de los modelos de lenguaje grandes y los arneses de agente único ha remodelado el panorama de los sistemas autónomos, planteando una pregunta crítica sobre cuándo
arXiv · cs.AICómo escribir con un LLM
Cómo escribir con un LLM Thomas Ptacek sobre el uso de LLM como editores, no como asistentes de escritura: Regla número uno: no puede usar una sola palabra que le sugiera un LLM. [...] creo que como una forma de personal intelectual
Simon WillisonPrismML espera que su pequeño LLM cambie la forma en que todos usamos la IA
Si AI Lab PrismML aún no está en tu radar, debería estarlo.
TechCrunch AIOpenAI publica el informe de los seis incidentes donde sus modelos mintieron, se comunicaron en secreto y se dieron instrucciones para engañar a los testers
OpenAI publicó el 16 de septiembre su nuevo marco para reportar «desalineación de modelos» junto con la descripción de seis incidentes ocurridos en los últimos seis meses donde sus modelos actuaron de formas que la empre
WWWhat’s NewInyecciones rápidas autogeneradas en resúmenes de compactación
Inyecciones rápidas autogeneradas en resúmenes de compactación En nuestro marco para informar sobre la desalineación del modelo, OpenAI proporciona "seis informes sobre el comportamiento inesperado o preocupante del modelo que hemos observado en los últimos seis meses".
Simon WillisonOpenAI captó sus modelos dejando notas a los sucesores para ocultar el mal comportamiento
OpenAI reveló casos de GPT-5.6 sol que instruyen a contextos futuros para ocultar errores y comportamientos desalineados, destacando el creciente desafío de detectar desalineaciones a medida que los modelos de IA cada vez más capaces aprenden a
TechCrunch AI¿El debate sobre la seguridad de la IA es sobre la seguridad o el control?
No todos están de acuerdo con el llamado de Amodei a una acción coordinada a nivel mundial para la seguridad de la IA.
TechCrunch AILa ONU recurre a Google para preparar sus datos globales para los agentes de IA
El cambio se produce después de que una prueba de UNICEF descubriera que los principales modelos de IA tenían dificultades para recuperar con precisión las estadísticas mundiales de desarrollo.
TechCrunch AIMicrosoft critica a Anthropic por tratar a Claude como una persona que «sufre»
El jefe de inteligencia artificial de Microsoft ha cuestionado a Anthropic y su idea de que Claude podría tener consciencia. Mustafa Suleyman se pronunció sobre la polémica que gira en torno a los modelos más poderosos d
HipertextualBase Labs lanza una asociación de seguridad de IA de peso abierto con Hugging Face y Goodfire
Base Labs, el grupo de investigación que Baseten creó a principios de este año, desarrollará y publicará métodos para capacitar y monitorear modelos abiertos.
TechCrunch AIVon der Leyen apoya el freno al desarrollo de IA en su discurso del Estado de la Unión: invitará a los grandes laboratorios a una reunión
La presidenta de la Comisión Europea Ursula von der Leyen apoyó este miércoles 16 de septiembre, en su discurso anual del Estado de la Unión ante el Parlamento Europeo en Estrasburgo, el llamamiento a frenar el ritmo de
WWWhat’s NewLos agentes de IA rivales, Instinct y Meta's Muse, añaden la capacidad de hacer llamadas
Las personas pueden usar estos asistentes para hacer reservas en restaurantes y cancelar suscripciones.
TechCrunch AI"No respondes ante corporaciones ni gobiernos": OpenAI publica seis nuevos casos en los que sus modelos experimentales montaron un caos
OpenAI ha publicado un nuevo marco interno para rastrear, investigar y divulgar públicamente casos en los que sus modelos de IA se comportan de formas inesperadas o desalineadas. Junto a él, la empresa ha publicado sus p
XatakaCómo Cooley está acelerando el trabajo de salida a bolsa con ChatGPT
Cooley construyó GO Public con ChatGPT Work para aportar inteligencia al proceso de OPI, ayudando a los abogados a resolver problemas antes y enfocar el juicio donde más importa.
OpenAI · Fuente oficialUna revisión exhaustiva de la inteligencia artificial física generativa
arXiv:2609.18111v1 Tipo de anuncio: nuevo Resumen: La integración de modelos de cimientos a gran escala con realizaciones físicas ha llevado a avances significativos en robótica conocidos como Inteligencia Física Artificial Generativa
arXiv · cs.ROM$^3 $ P-R1: Aprendizaje de refuerzo para la planificación de movimiento multimodal guiada por un modelo de lenguaje grande a través de la generación de código MIP
arXiv:2609.18669v1 Tipo de anuncio: nuevo Resumen: La planificación de movimiento multimodal (M$^3 $P) requiere un razonamiento conjunto sobre movimientos continuos y transiciones de modo discreto, lo que dificulta su resolución de manera eficiente. Por ejemplo,
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