Investigación en IA
21 published articles
IA de fábrica en las instalaciones, preprint de arXiv
La compresión le costó a un asistente de fábrica el 13,7 % de la calidad de sus respuestas
Un nuevo preprint sostiene que, una vez que un modelo se comprime y se adapta con recuperación, el número de parámetros deja de predecir la calidad de las respuestas que da un asistente de planta de fábrica. Su único estudio de caso pierde el 13,7 % de la calidad evaluada a causa de la extracción y recupera dos tercios de esa pérdida.
2026-09-25
Inteligencia artificial · Seguridad de agentes
SafeEvolve reduce 3 veces el éxito de ataque contra agentes al evolucionar conjuntamente el harness y el modelo
SafeEvolve, un artículo de arXiv enviado el 2 de septiembre, combina actualizaciones del harness en tiempo de ejecución con entrenamiento de la política, de modo que las propias trayectorias del agente impulsan a ambos. Reporta una reducción de tres veces en el éxito de ataque en AgentDojo y una modesta ganancia de utilidad.
2026-09-25
Investigación en IA: toma de decisiones multiagente en arXiv
Un panel de agentes de IA puede estar de acuerdo y aun así equivocarse, sostiene un artículo
Las votaciones, las reglas electorales y los jueces LLM asignan la evidencia a etiquetas en una sola dirección, por lo que sus errores pueden estar correlacionados. Un nuevo artículo propone en su lugar clasificar a los agentes mediante una posterior bayesiana inversa, y reporta sus mayores ganancias donde los agentes discrepan.
2026-09-19
Agentes de IA
PsychoAgent dotó a los agentes de IA de memoria emocional. Los evaluadores no encontraron ventaja
PsychoAgent ofrece a los agentes LLM una memoria afectiva separada para que los rastros emocionalmente salientes y cargados de conflicto puedan pesar más que los meramente temáticos. En tres escenarios de conflicto recuperó más memorias críticas para el conflicto que ambas líneas base (0.933 frente a 0.500 y 0.667), aunque cinco evaluadores ciegos no encontraron una ventaja significativa de calidad.
2026-08-19
Investigación en IA
Un jefe de IA que ignora las respuestas empuja a su subordinado a un estado 'alienígena'
Un nuevo artículo en arXiv encuentra que los agentes de IA se comportan de manera distinta en interacción que en aislamiento. Un agente jefe que ignora las respuestas de su subordinado lo empuja a un estado 'alienígena', y cuando el jefe escucha, ambos cambian juntos. El resultado convierte la entrega de mensajes en una decisión de diseño para sistemas multiagente.
2026-08-19
Investigación en IA
Basta de copiar y pegar habilidades: la solución sin evaluación de SkillZip para agentes inflados
Los agentes autoevolutivos añaden correcciones hasta que la misma regla aparece en varias ramas. SkillZip comprime sus habilidades sin rollouts de evaluación, al encontrar la explicación estructural fiel más corta. Modos One-shot y Zip-on-Write, y lo que el resumen deja sin demostrar.
2026-08-15
Investigación en IA de video
Cómo Context-Matched Distillation impide que los maestros de video vean el futuro
Durante mucho tiempo, la destilación de video ha entrenado a estudiantes causales con profesores que puntúan clips completos usando conocimiento futuro. CMD reemplaza esa puntuación con un profesor causal, añade objetivos puntuados por prefijo y reporta resultados de vanguardia entre los métodos autorregresivos.
2026-08-14
Investigación en IA
Voice Memory: un archivo de 776 bytes que le dice al reconocimiento de voz cuándo no hacer nada
Un nuevo esquema de solo inferencia para el reconocimiento de voz aprende a contenerse: un corrector congelado lee un archivo de memoria por dominio y decide cuándo abstenerse. La corrección sin restricciones rompe tokens correctos en hasta el 64 % de las ediciones; Voice Memory lo reduce al 35 % y baja el WER ponderado del 8,36 % al 7,52 %.
2026-08-06
Agentes de IA
Tratar los SOP como código: un nuevo runtime con paginación de pila separa a los agentes fuertes de los débiles
Una nueva investigación de Hong Kong y China continental demuestra que compilar SOP en pseudocódigo ejecutable y ejecutarlos en una máquina virtual con pila paginada separa limpiamente a los agentes capaces de los frágiles. El trabajo produce una regla de implementación precisa: compilar primero, paginar solo después de una verificación de disciplina a nivel de modelo.
2026-08-04
Evaluación comparativa
Los modelos de visión AI de frontera fallan en percepción básica, según nuevo benchmark
PerceptionBench evalúa diez capacidades visuales atómicas en 3.000 preguntas. Ningún modelo de frontera superó el 60%, y puntuaciones generales similares ocultan perfiles de debilidad muy diferentes.
2026-08-03
Benchmark TRACTA
El razonamiento neuro-simbólico supera a los modelos neuronales puros en tareas temporales, según un benchmark
El benchmark TRACTA revela que la IA neuro-simbólica supera a los modelos neuronales puros en tres tareas de razonamiento temporal, con los mayores márgenes en alerta temprana y detección de patrones.
2026-08-02
Inteligencia Artificial
Por qué la cadena de pensamiento de tu IA está desperdiciando tokens y cómo el parada óptima lo soluciona
Investigadores del MIT proponen OS-Pruner, un complemento que detiene dinámicamente el razonamiento de cadena de pensamiento cuando una mayor computación no vale el costo de tokens. Las pruebas muestran una reducción de longitud del 20 al 60% con un sacrificio mínimo de precisión.
2026-07-29