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Modelos y chatbots · noticias de IA
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Este año · Todo el archivo conservado
El franquiciado concilia el efectivo en un 94% menos de tiempo con ChatGPT Work
Un franquiciado independiente de Schlotzsky's y Cinnabon redujo el tiempo de revisión de precios del menú en un 95% y creó un flujo de trabajo que podría liberar $ 100K en flujo de caja.
OpenAI · Fuente oficialEl Pentágono deja de utilizar las herramientas de IA de Anthropic tras incluir a la empresa en una lista negra, según pudo saber la BBC
El Departamento de Defensa de Estados Unidos ya no utiliza la herramienta de inteligencia artificial Claude, según declaró el pasado 5 de octubre un funcionario del Pentágono , que indicó que el departamento “ha dejado d
GenbetaGraFT: A Training-Free Framework for Spatial Reasoning in Multimodal Large Language Models via 3D Scene Graphs
arXiv:2609.03892v2 Announce Type: replace-cross Abstract: El razonamiento espacial 3D sustenta la comprensión y la actuación en el mundo físico, pero sigue siendo poco fiable en los actuales modelos multimodales de lenguaje grande (MLLM).
arXiv · cs.ROPérdidas ilimitadas, entradas no verificadas: medición de las salvaguardas de los agentes de negociación de opciones de LLM
arXiv: 2610.24289v1Tipo de anuncio: nuevo Resumen: los agentes del modelo de lenguaje grande (LLM) ahora realizan pedidos de opciones a corredores minoristas, y los desarrolladores publican agentes de opciones de código abierto más rápido de lo que nadie los ha examinado. Anterior
arXiv · cs.CRNarrativas engañosas: un estudio empírico de cómo los LLM juzgan erróneamente la gravedad de CVSS en los informes de recompensas por errores
arXiv: 2610.24623v1Tipo de Anuncio: nuevo Resumen: Las plataformas de recompensas por errores reciben informes de vulnerabilidad más rápido de lo que los proveedores pueden clasificarlos, y los Modelos de Lenguaje Grande (LLM) se consideran cada vez más para asignar el Commo
arXiv · cs.CRTroyanos LLM que aumentan la duración y el coste de las respuestas
arXiv:2610.24784v1 Announce Type: new Resumen: La gestión de los costes basados en tokens del uso de LLM ha surgido como un problema importante. Algunos proveedores de modelos de frontera cobran cinco veces más por token de respuesta que por mensaje t
arXiv · cs.CRLa clase de cumplimiento faltante: graduadores de LLM que colapsan el éxito de Jailbreak y un cheque gratis
arXiv:2610.24872v1 Announce Type: new Abstract: Jailbreak papers report an attack success rate, the share of responses that deliver the harmful request, and read it as a property of the target model. Mantenemos el objetivo m
arXiv · cs.CRSoK: PIAtlas: Descomposición del espacio ilimitado de ataque de inyección rápida
arXiv: 2610.24999v1Tipo de anuncio: nuevo Resumen: La inyección rápida es el riesgo de seguridad dominante para las aplicaciones y agentes de modelo de lenguaje grande (LLM), sin embargo, el campo aún carece de un mapa coherente de cómo se ejecutan estos ataques
arXiv · cs.CRRechazar el daño, completar la tarea a través de la planificación de gráficos de reglas para robots habilitados para LLM
arXiv:2610.24603v1 Tipo de anuncio: nuevo Resumen: los modelos de lenguaje grandes (LLM) se utilizan cada vez más en la IA incorporada para la manipulación y planificación robóticas, pero su implementación en sistemas físicos expone vulnerabilidades su
arXiv · cs.ROGPT-6 Astra es una política visuo-táctil nativa para la manipulación rica en contactos
arXiv: 2610.26846v1Tipo de anuncio: nuevo Resumen: Los recientes avances en los modelos multimodales han permitido a GPT-6 Astra realizar la manipulación robótica a través del aprendizaje en contexto. Sin embargo, el control rico en contacto y la percepción táctil a
arXiv · cs.RO¿De dónde viene la capacidad física de RSI? Una ley de escala observacional de LLM como política
arXiv:2610.26848v1 Tipo de anuncio: nuevo Resumen: En este artículo, investigamos sistemáticamente los mecanismos, el comportamiento de escalado y la generalización de la auto-mejora recursiva física. Presentamos PhysRSI-eval a Quant
arXiv · cs.ROLLM-Flock: LLM-Driven Descentralized Multi-Robot Flocking via Influence-Based Consensus with Collision Avoidance
arXiv: 2505.06513v2Tipo de anuncio: reemplazar Resumen: Los modelos de lenguaje grandes (LLM) han demostrado una gran capacidad de razonamiento y planificación, lo que ha llevado a los investigadores a explorar su uso como tomadores de decisiones descentralizados para
arXiv · cs.RO¿Ha logrado GPT-6-Astra la inteligencia incorporada?
arXiv:2610.22471v2 Tipo de anuncio: reemplazar Resumen: GPT-6-Astra demuestra un nivel de competencia en manipulación robótica y navegación que desafía el paradigma convencional de construcción de modelos especializados para indiv
arXiv · cs.ROGemNav: Navegación de robots visuales de tokens discretos utilizando un modelo de lenguaje grande multimodal
arXiv: 2607.06882v3Announce Type: replace Abstract: Las políticas de navegación visual basadas en grandes modelos preentrenados se basan cada vez más en grandes conjuntos de datos de encarnaciones cruzadas y mecanismos expresivos de generación de acciones. En este pa
arXiv · cs.ROLas ofertas de trabajo en ciberseguridad caen un 26% en EEUU, las de ciberseguridad aplicada a IA suben un 268%
Imaginemos una empresa que comienza a incorporar inteligencia artificial a sus servicios. Además de proteger sus sistemas habituales, ahora debe prestar atención a los datos que utilizan sus modelos, las personas que pue
XatakaPor qué enseñar a la IA sobre la simetría podría hacer que el diagnóstico prenatal sea más fiable
Un modelo desarrollado por investigadores del MIT y el Boston Children's Hospital ajusta las exploraciones sobre la marcha para rastrear el movimiento fetal, lo que podría evitar que las familias repitan las visitas al hospital.
MIT · Fuente oficialCómo usar la IA para entender un contrato, una factura o un análisis clínico sin regalar tus datos
Gemini guarda hasta 3 años los chats que revisan personas. Qué borrar antes de pegar un contrato, una factura o una analítica en la IA. La noticia Cómo usar la IA para entender un contrato, una factura o un análisis clín
WWWhat’s NewAnthropic se abre a que el Gobierno bloquee sus modelos IA si se estima el riesgo de 50 muertes o 1.000 millones de dólares en daños
Anthropic ha estado presentando entre bambalinas un borrador de proyecto de ley sobre la seguridad de los modelos de IA más punteros en el Capitolio, según el medio Politico . Desde luego no es frecuente que un laborator
XatakaSusan Li, CFO de Meta, sobre el futuro de la compañía y la IA: "Si Muse no funciona, las cosas van a ir realmente mal"
El pasado 12 de octubre, Meta realizó una de las apuestas más arriesgadas de la compañía. Zuckerberg presentó Muse Wonder , el primer modelo de IA de vanguardia con aspiraciones de competir de tú a tú, por fin , en la li
Xataka¿Puede un VLM de Frontier servir como una política de robot para la manipulación dependiente de la memoria?
arXiv: 2610.17350v2Tipo de anuncio: reemplazar Resumen: Utilizamos un modelo de lenguaje de visión de frontera congelado, GPT-6-Astra, directamente como la política del robot en RoboMME, un punto de referencia de 16 tareas de manipulación dependientes de la memoria que abarcan
arXiv · cs.ROMiscalibración de seguridad controlada por recuperabilidad en modelos de lenguaje grandes
arXiv: 2610.22425v1Tipo de anuncio: nuevo Resumen: se espera que los modelos de lenguaje alineados con la seguridad rechacen las solicitudes dañinas y sigan siendo útiles para las benignas. Sin embargo, debido a que muchas evaluaciones califican solo la respuesta final
arXiv · cs.CRUn marco ENF genético para la autenticación de vídeo forense contra la IA generativa
arXiv: 2610.22440v1Anunciar Tipo: nuevo Resumen: Los modelos generativos ahora sintetizan video que es difícil de distinguir de las imágenes genuinas, y los detectores aprendidos que son clave en los artefactos de un generador se degradan bruscamente cuando no se ven
arXiv · cs.CRTodo el mundo es un poco racista: un nuevo ataque de puerta trasera ML en modo de caja negra
arXiv: 2610.22459v1Tipo de anuncio: nuevo Resumen: Las puertas traseras se encuentran entre los ataques más impactantes contra el aprendizaje automático (ML), sin embargo, la mayoría de los métodos existentes asumen alguna forma de envenenamiento por tiempo de entrenamiento o manipulación directa del modelo
arXiv · cs.CRModel-as-a-Trojan: autoactivación de la exfiltración encubierta de DNS horneada en los pesos de un agente LLM
arXiv: 2610.22578v1Announce Type: new Abstract: Los modelos de peso abierto se descargan de hubs públicos y se ejecutan dentro de arneses de agentes que les otorgan herramientas, de manera más poderosa, un shell, bajo el supuesto de que un sandbox conta
arXiv · cs.CR