Supervisión humana, protección de derechos y nuevas garantías frente a los riesgos de la IA: el Gobierno impulsa una Ley Orgánica para regular su uso y gobernanza infocop.es
Una IA confiable requiere canales de procesamiento de datos confiables, no solo modelos predictivos posteriores robustos. Como componente ascendente, el resumen de datos determina qué información se retiene y se pasa a módulos de aprendizaje o decisión posteriores. Por lo tanto, las perturbaciones adversas al proceso de resumen pueden comprometer la IA confiable en sentido ascendente: pueden alterar el resumen seleccionado, reducir su representatividad y degradar aún más la utilidad de las tareas de aprendizaje posteriores.
La primera generación de “nativos de la IA” se gradúa marcada por la incertidumbre: “Si pueden hacer algo con Claude, ¿para qué me van a contratar a mí?” La Vanguardia
El razonamiento de la Teoría de la Mente (ToM) requiere inferir las creencias de los agentes a partir de observaciones parciales y asimétricas, lo que sigue siendo un desafío abierto para los LLM. Los enfoques existentes basados en indicaciones mejoran el razonamiento ToM a través del filtrado de eventos observables o cadenas de creencias temporales, sin modelar explícitamente creencias anidadas. Presentamos RecToM, un marco de tiempo de inferencia para el razonamiento ToM que modela creencias anidadas mediante la construcción de perspectiva recursiva.
Los agentes del modelo de lenguaje grande (LLM) luchan con tareas de largo horizonte debido a su inherente apatridia, lo que requiere que toda la información relevante para la tarea esté codificada en contextos de entrada en crecimiento. La calidad de razonamiento degradada resultante, el aumento del costo de inferencia y la mayor latencia requieren mecanismos eficientes de memoria de trabajo.
El razonamiento espacial sigue siendo un desafío para los modelos de lenguajes grandes multimodales (MLLM), ya que requiere una inferencia confiable de múltiples saltos tanto en estados intermedios como en transiciones de estados. Los estudios actuales a menudo dejan los estados intermedios sin verificar y tratan las transiciones de estado como procesos implícitos, lo que limita la confiabilidad en el razonamiento espacial de múltiples saltos.
Un ex ingeniero de xAI está demandando a la compañía y a SpaceX, alegando que fue despedido por plantear preocupaciones de seguridad de la IA sobre Grok días antes de la histórica oferta pública inicial de SpaceX.
Investigadores construyen un gusano con IA autorreplicante que funciona completamente en modelos locales de peso abierto The Hacker News
Vulnerabilidad LiteLLM bajo ataque activo, advierte CISA (CVE-2026-42271) Help Net Security
# 9 Mejores LLMs de Código Abierto en 2026, Clasificados para Trabajo Real. Los nueve LLMs de código abierto que ofrecen trabajo real en 2026, clasificados. Qwen, DeepSeek, Kimi, GLM, MiniMax, Llama, Mistral, Command R+, Phi. Ventajas, ajuste, costo y cómo combinarlos en un espacio de trabajo Taskade Genesis. Esta guía clasifica los **9 LLMs de código abierto que ofrecen trabajo real en 2026**, para qué es mejor cada uno, los números de referencia que vale la pena conocer, las matemáticas del costo total de propiedad autohospedado, el decodificador de riesgo de licencia, las nuevas arquitecturas detrás del salto de 2026 (Mu
Escribe al menos 2 caracteres
Este sitio utiliza cookies esenciales para su funcionamiento y cookies de analisis para mejorar la experiencia. Puedes aceptar todas, solo las esenciales, o personalizar tus preferencias. Politica de Cookies | Politica de Privacidad