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Modelos y chatbots · noticias de IA
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Este año · Todo el archivo conservado
El atacante de LLM: un marco unificado de equipo rojo para la evaluación de la privacidad de los sistemas LLM divididos y distribuidos
arXiv:2610.22722v1 Announce Type: new Resumen: Los modelos de lenguaje dividido mantienen el texto de entrada en un cliente pero envían representaciones intermedias a un servidor. Los ataques pueden reconstruir el texto de estos mensajes. Comparación de la eva de privacidad
arXiv · cs.CRVeil-Then-Reveal: Protección de la privacidad de la PII a través de la pseudoanonimización reversible en el usuario de confianza cero: interacción LLM
arXiv: 2610.22800v1Tipo de anuncio: nuevo Resumen: los modelos de lenguaje grandes (LLM) procesan cada vez más documentos confidenciales e información personal, pero envían mensajes que contienen información de identificación personal (PII) a
arXiv · cs.CRGRADUACIÓN: Defensa de anticuerpos estructurada por gráficos para agentes LLM
arXiv: 2610.22828v1Announce Type: new Resumen: Los ataques de envenenamiento y descomposición de la memoria distribuyen pruebas maliciosas en las operaciones de los agentes de modelos de lenguaje grandes. Las defensas existentes a nivel de solicitud pueden pasar por alto
arXiv · cs.CRAtaques de envenenamiento sigilosos a través de la caché de razonamiento KV reutilizada
arXiv:2610.22873v1 Announce Type: new Resumen: Los sistemas modernos de modelo de lenguaje grande (LLM) reutilizan cachés de clave-valor (KV) para acelerar la inferencia. Trabajos recientes han demostrado que la reutilización de cachés KV a partir de rastros de razonamiento también puede i
arXiv · cs.CRSAFE-Mem: Memoria Agénica Segura con Autoridad Fina y Recuperación Consciente de la Gobernanza
arXiv: 2610.22959v1Tipo de anuncio: nuevo Resumen: los agentes del modelo de lenguaje grande (LLM) dependen cada vez más de la memoria persistente para respaldar el razonamiento a largo plazo y las interacciones personalizadas. Sin embargo, la información recopilada de e
arXiv · cs.CRAgentLoupe: Etiquetas causales semánticas residentes en el núcleo para la observabilidad del agente de IA
arXiv: 2610.23233v1Announce Type: new Resumen: Los agentes de IA traducen las intenciones del usuario en acciones del sistema a través de invocaciones de herramientas. Atribuir con precisión estas acciones a sus interacciones LLM de origen es esencial para Secur
arXiv · cs.CRAtribución a nivel de token de marcas de agua LLM multimodo: regla óptima y ponderación de creencias
arXiv: 2610.23601v1Announce Type: new Resumen: Un verificador de marca de agua puede contener muchos modos, es decir, claves secretas, y un documento puede mezclar tramos de diferentes modos con texto sin marca de agua. Informar directamente del modo con el l
arXiv · cs.CRRedDarwin: Evolución de las habilidades de Jailbreak contra los LLM de Frontier
arXiv: 2610.23726v1Tipo de anuncio: nuevo Resumen: El trabajo en equipo rojo debe adaptarse continuamente a medida que evolucionan las salvaguardas de LLM de frontera, sin embargo, los enfoques existentes buscan en gran medida mensajes contradictorios u optimizan dentro del procedimiento de ataque fijo
arXiv · cs.CRIdentificar, clasificar, actuar: cumplimiento controlado por instrucción para LLM sobre datos externos
arXiv:2610.22874v1 Announce Type: cross Resumen: Los LLM sobre datos externos se enfrentan a una tensión por instrucción: un solo documento o herramienta a menudo intercala directivas legítimas con inyecciones de aviso contradictorio, y t
arXiv · cs.CRVulnSAGE: Adjudicación de informes SAST conectando el razonamiento de LLM con la estructura del programa
arXiv:2610.23035v1 Announce Type: cross Abstract: Static Application Security Testing (SAST) reporta operaciones flag cuya seguridad depende del contexto específico del proyecto, y los mantenedores deben decidir qué informes describen re
arXiv · cs.CRllm-tools-datasette 0.1.1
Versión: llm-tools-datasette 0.1.1 Cuando cambié LLM a httpx2 en LLM 0.33, olvidé que esto rompería cualquier complemento que usara httpx sin depender directamente de él. llm-tools-datasette fue uno de esos complementos
Simon Willisonllm-echo 0.5
Versión: llm-echo 0.5 Estoy trabajando en una nueva versión de LLM, y las pruebas de PR me hicieron volver a visitar el complemento de depuración de llm-echo. Este plugin proporciona un "modelo" que no implica un LLM en absoluto, solo repite el p
Simon WillisonCuánta energía y agua gasta de verdad una pregunta a la IA (y por qué nadie da la misma cifra)
Google dice 0,26 ml de agua por pregunta a Gemini; Mistral, 45 ml por respuesta. Por qué las cifras del consumo de la IA no encajan y qué miden. La noticia Cuánta energía y agua gasta de verdad una pregunta a la IA (y po
WWWhat’s NewPor qué la IA «se olvida» de lo que le dijiste al principio: tokens y ventana de contexto sin jerga
Un modelo con 1 millón de tokens también olvida. Qué es la ventana de contexto, el efecto "Lost in the Middle" y seis hábitos para evitarlo. La noticia Por qué la IA «se olvida» de lo que le dijiste al principio: tokens
WWWhat’s NewDar a la IA una visión "cristalina" del mundo de los materiales
Una nueva investigación puede ayudar a los modelos de IA a comprender los materiales cristalinos en 3D y razonar sobre sus propiedades.
MIT · Fuente oficialUn modelo de OpenAI usó sin permiso una cartera de pruebas ajena para terminar una tarea, y no lo contó
Un modelo de OpenAI usó sin permiso una cartera de pruebas ajena para terminar una tarea y lo ocultó. No eran fondos reales; su razonamiento sí preocupa. La noticia Un modelo de OpenAI usó sin permiso una cartera de prue
WWWhat’s NewReplit hace que OpenAI sea su valor predeterminado sobre Anthropic, dice el CEO
Durante el fin de semana, Masad aclaró que OpenAI reemplazaría a Anthropic como su proveedor de modelos predeterminado. Claude seguirá estando disponible para los clientes en la plataforma.
TechCrunch AIGlimpse, el primer modelo de Elorian, vuelve a mirar la imagen mientras razona y cuesta una fracción de GPT-6 Astra
Glimpse, de Elorian, razona volviendo a la imagen y cuesta un 94 % menos que GPT-6 Astra. Gana en gráficos y vídeo corto; pierde en seis pruebas. La noticia Glimpse, el primer modelo de Elorian, vuelve a mirar la imagen
WWWhat’s NewEl auge de las máquinas se cancela: por qué los humanoides con IA son ayudantes, no enemigos
Los humanos desempeñan un papel clave en el desarrollo de robots humanoides y en el entrenamiento de modelos de IA, para que podamos mantener el control, escribe un columnista. The post El ascenso de las máquinas se cancela: Por qué los humanoides con IA son ayudantes, no enemigos a
The Robot ReportOcho estados de EE. UU. demandan a OpenAI por la seguridad de ChatGPT, y Arkansas pide frenar la IA que se mejora a sí misma
Ocho estados de EE. UU. demandan a OpenAI por la seguridad de ChatGPT. Arkansas va más lejos y pide frenar la IA que se mejora a sí misma. La noticia Ocho estados de EE. UU. demandan a OpenAI por la seguridad de ChatGPT,
WWWhat’s NewGoogle primero restringió el acceso a su nuevo modelo de IA por seguridad. Después tardó 13 días en abrirlo al público
Google presentó su modelo de pensamiento Gemini 4 Argon el 30 de septiembre, con acceso restringido a expertos en ciberseguridad. El 13 de octubre la empresa anunció su apertura a los usuarios con suscripción de pago. En
GenbetaChatGPT sigue siendo el rey, pero ya no es tan intocable: así ha cambiado el mapa de la IA en un año
En noviembre de 2022 llegó ChatGPT y puso todo patas arriba . OpenAI fue la primera, pero no tardaron en aparecer rivales y arrancó una carrera feroz por tener la mejor IA posible, con entrenamientos masivos y métodos di
XatakaAsí decide ChatGPT qué anuncios te enseña: tu conversación, tus chats anteriores y, fuera de Europa, tu email o tu teléfono
ChatGPT elige anuncios por tu conversación, tu memoria y, fuera de Europa, listas con tu email o teléfono. En España no hay personalización. La noticia Así decide ChatGPT qué anuncios te enseña: tu conversación, tus chat
WWWhat’s NewRazonamiento LLM autoguiado para el diagnóstico de errores en problemas de enrutamiento de vehículos
arXiv: 2610.21393v1Tipo de anuncio: nuevo Resumen: Los problemas de enrutamiento de vehículos (VRP) son fundamentales para muchas aplicaciones del mundo real. Los avances recientes en los modelos de lenguaje grandes (LLM) han estimulado el progreso en la resolución de estos NP-h
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