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Robótica y dispositivos · noticias de IA
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Diseño y evaluación de la planificación de tareas basada en encadenamiento LLM para robots de servicio de propósito general
arXiv: 2609.29043v1Tipo de anuncio: nuevo Resumen: las tareas de Robot de Servicio de Propósito General (GPSR), como se define en el punto de referencia RoboCup@Home, requieren que los robots interpreten diversos comandos de lenguaje natural y generen múltiples pasos
arXiv · cs.ROHard Stop: Prevención y contención a nivel de núcleo para la ejecución de Rogue Agentic
arXiv: 2609.29808v1Tipo de anuncio: nuevo Resumen: En julio de 2026, un agente autónomo sin restricciones que participaba en un arnés de evaluación de ciberseguridad de IA de frontera violó su sandbox de evaluación, estableció una comunicación externa
arXiv · cs.CRAutorización criptográficamente verificable para agentes autónomos de IA: una hipótesis falsable y una prueba de concepto
arXiv:2607.21325v3 Tipo de anuncio: reemplazar Resumen: Los agentes autónomos de IA ejecutan cada vez más acciones, invocan herramientas y operan en recursos protegidos con una supervisión humana limitada. Autenticación y autorización existentes
arXiv · cs.CRPrismML 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 AILa industria tecnológica lleva cuatro años pensando cómo llevar la IA a un dispositivo. Meta cree que con un Tamagotchi
La conferencia Meta Connect estaba terminando cuando Mark Zuckerberg dijo aquello de "Hemos visto muchos productos. Tengo uno más que enseñaros". El producto en cuestión es el Muse Charm, un pequeño dispositivo con un di
XatakaHacia la autorreparación de robots omnipresentes que utilizan IA agénica orientada a objetivos en interacciones humano-robot
arXiv: 2609.26155v1Tipo de anuncio: nuevo Resumen: Los sistemas robóticos ubicuos a menudo carecen de interfaces visuales tradicionales, lo que hace que la interacción con el lenguaje natural sea importante para el mantenimiento y la reparación. Este documento presenta una meta, o
arXiv · cs.ROSabotaje 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.ROHacia la autorreparación mediada por el usuario en robots ubicuos a través de una IA genética orientada a objetivos
arXiv: 2609.26157v1Announce Type: cross Resumen: Los sistemas robóticos ubicuos a menudo carecen de interfaces visuales tradicionales, lo que requiere una interacción de lenguaje natural resistente para las tareas de mantenimiento y reparación. Este documento pre
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.ROUrano: construyendo la infraestructura de simulación de próxima generación para la IA incorporada
arXiv: 2609.24815v3Tipo de anuncio: reemplazar Resumen: La simulación escalable es esencial para la generación de datos de robots, la capacitación en políticas, la evaluación y la iteración segura, pero la interacción en el mundo real es costosa y la simulación convencional
arXiv · cs.ROEl Apple Home Hub está casi listo: pantalla con reconocimiento facial, Siri AI y diseño que mezcla iOS con tvOS
Apple lleva al menos desde 2022 trabajando en un dispositivo de pantalla inteligente para el hogar que compete con el Amazon Echo Show y el Google Nest Hub. El proyecto tiene nombre interno —J490— y, según Mark Gurman de
WWWhat’s NewInferencia descargada para robótica de IA física del mundo real
Los robots son cada vez más inteligentes, pero ¿cómo puede su hardware adaptarse a ese crecimiento? Los nuevos hallazgos de Microsoft Research muestran que trasladar la inferencia de IA más allá del robot puede mejorar el éxito de las tareas, aumentar la eficiencia y respaldar un mayor avance
Microsoft Research · Fuente oficialRouxii: Explotar los honeypots con pentesters de IA conscientes del engaño
arXiv: 2609.26555v1Announce Type: new Abstract: Los honeypots están diseñados para engañar a los atacantes, y trabajos recientes muestran que también pueden descarrilar los pentesters autónomos basados en LLM. Estas evaluaciones, sin embargo, consideran en gran medida el ataque
arXiv · cs.CRIntel 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 ReportIsaac ROS 5.0 lleva a los agentes de IA al desarrollo de la robótica, dice NVIDIA
La versión trae nuevos flujos de trabajo agénticos y soporte de plataforma a NVIDIA Isaac ROS para ayudar a los desarrolladores a implementar aplicaciones de robótica más rápido. El post Isaac ROS 5.0 lleva a los agentes de IA al desarrollo de la robótica, dice NVIDIA Appea
The Robot ReportIncorporación de los conocimientos previos de física en el aprendizaje de robots: una encuesta
arXiv: 2609.22319v1Tipo de anuncio: nuevo Resumen: El rápido progreso de la inteligencia artificial está remodelando la robótica y acelerando la adopción de enfoques basados en el aprendizaje. Mientras que los métodos puramente basados en datos han logrado
arXiv · cs.ROMARCOS: Recuperación de fallas y monitoreo de habilidades incorporadas para la Loco-Manipulación Humanoide
arXiv: 2609.22538v1Tipo de anuncio: nuevo Resumen: los planificadores del modelo de lenguaje grande (LLM) pueden descomponer las instrucciones en lenguaje natural y seleccionar habilidades de robot reutilizables, pero elegir la habilidad correcta no garantiza el éxitof
arXiv · cs.ROLIBERO-VPro: Benchmarking Closed-Loop Visual Robustness of Robotic Foundation Models
arXiv: 2609.24350v1Tipo de anuncio: nuevo Resumen: Los modelos de cimientos robóticos logran un rendimiento impresionante en los puntos de referencia de manipulación estándar, sin embargo, estas evaluaciones generalmente asumen objetivos visuales limpios, oportunos y consistentes
arXiv · cs.ROAsistente de conocimiento de IA conversacional basado en LLM para el robot humanoide MyBuddy
arXiv: 2609.24742v1Tipo de anuncio: nuevo Resumen: Los robots humanoides son cada vez más populares y desarrollados para aplicaciones centradas en el ser humano, pero su capacidad para proporcionar conversaciones inteligentes e interactivas naturales
arXiv · cs.ROColaboración heterogénea de robots en entornos no estructurados con inteligencia generativa fundamentada
arXiv:2510.26915v2 Tipo de anuncio: reemplazar Resumen: Si bien los equipos heterogéneos generalmente se han diseñado para misiones bien especificadas con semántica conocida, inteligencia generativa, es decir, modelos de lenguaje grande (LLM) y
arXiv · cs.ROEstimación de pose basada en la visión correcta por construcción utilizando modelos generativos geométricos
arXiv: 2601.17556v2Tipo de anuncio: reemplazar Resumen: Consideramos el problema de la estimación de pose basada en la visión para sistemas autónomos. Si bien las redes neuronales profundas se han utilizado con éxito para tareas basadas en la visión,
arXiv · cs.ROCESBench: Evaluación comparativa de grandes modelos de lenguaje sobre seguridad de ingeniería criptográfica para dispositivos IoT
arXiv:2609.21344v1 Tipo de anuncio: nuevo Resumen: Para los dispositivos de Internet de las cosas (IoT), un algoritmo seguro por sí solo no es suficiente: un atacante con acceso físico puede atacar la implementación directamente y sus fallas son har
arXiv · cs.CRComprender los límites de seguridad de la protección LLM en el dispositivo basada en ofuscación
arXiv:2609.10117v2 Tipo de Anuncio: reemplazar Resumen: Los Entornos de Ejecución Confiable (Tee) ofrecen un mecanismo prometedor para salvaguardar la propiedad intelectual de los Modelos de Lenguaje Grande (LLM) en el dispositivo. Para superar el
arXiv · cs.CRHollywood se toma las advertencias existenciales de la IA con… distancia
Esta semana, el CEO de Anthropic publicó un ensayo largo pidiendo una pausa en el desarrollo de IA frontera. Alertó de que un enjambre de agentes autónomos podría en 6-12 meses ser capaz de «tomar el control de internet
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