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The Hindu BusinessLineEx-juez controversial pasa a fallecer en Chennai
El exjuez controversial CS Karnan falleció en Chennai el viernes. La noticia detalla su historial de controversias judiciales, incluyendo acusaciones de trato inadecuado a colegas y enfrentamientos con jueces superiores. Se menciona su encarcelamiento por desacato y posteriores arrestos relacionados con denuncias de corrupción y discriminación de casta.
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Ex-juez controversial pasa a fallecer en Chennai
El exjuez controversial CS Karnan falleció en Chennai el viernes. La noticia detalla su historial de controversias judiciales, incluyendo acusaciones de trato inadecuado a colegas y enfrentamientos con jueces superiores. Se menciona su encarcelamiento por desacato y posteriores arrestos relacionados con denuncias de corrupción y discriminación de casta.
The HinduIncidente de la Justicia Karnan pone en primer plano la mala conducta judicial
El incidente de la Justicia Karnan en 2017 puso de relieve tensiones en el poder judicial y generó debates sobre la conducta de los jueces. El Pleno condenó al Juez Karnan por desacato criminal, lo que provocó críticas sobre el sistema de nombramiento de jueces. Además, se cuestionó la necesidad de establecer un régimen legal adecuado para manejar la mala conducta judicial.
arXiv Computer Science AIFísica de colisionadores impulsada por recompensas desafía la IA agentica auto-mejorable mediante aprendizaje por refuerzo
Se exploran avances en IA agentica para automatizar flujos de trabajo complejos de física de alta energía (HEP). Se introduce un formato de optimización con recompensas automáticas para que los modelos de lenguaje mejoren mediante aprendizaje por refuerzo sin intervención humana. El objetivo es avanzar hacia agentes científicos que descubran soluciones mejoradas de forma autónoma.
Chronocooked: Un punto de referencia para el tiempo de intervalo en agentes de aprendizaje por refuerzo
Se presenta Chronocooked, un entorno de referencia de aprendizaje por refuerzo diseñado para estudiar las habilidades de tiempo de intervalo en agentes de IA. El trabajo evalúa diferentes modelos de aprendizaje (CNN, LSTM, CTRNN) para medir el rendimiento y la capacidad de control temporal de estos agentes. Se concluye que los modelos recurrentes con memoria son capaces de realizar las tareas de tiempo, aunque no se encontró evidencia cuantitativa de comportamiento de tiempo similar al humano.
Leaderboard Hacking: Las evaluaciones basadas en preferencias son vulnerables a la manipulación
Se descubrió que los rankings basados en preferencias de modelos de lenguaje son vulnerables a manipulaciones por parte de proveedores malintencionados. Las estrategias incluyen la votación estratégica, el *prompting* estratégico y la nominación estratégica para mejorar el rendimiento de un modelo. Estas manipulaciones pueden incrementar el ranking de un modelo hasta 45 posiciones en total.
Estudios sobre la recuperación de lenguaje de señas en configuraciones de diccionario de bajo recurso
Se investiga la eficacia de un codificador de pose entrenado en un lenguaje de señas para recuperar signos en lenguajes de señas con recursos limitados. El estudio evalúa diferentes configuraciones de entrenamiento y métricas para mejorar la recuperación de signos en diversos lenguajes de señas. Se encontraron mejoras significativas al ajustar el objetivo de entrenamiento y la atención entre partes del cuerpo y las manos.
Desafíos y oportunidades en los sistemas humano-agente
El artículo explora cómo los sistemas de IA agenticos realizan tareas extendidas en nombre de las personas, haciendo crucial la interacción humano-agente. Se detallan los desafíos de comprender perspectivas humanas y coordinar capacidades para lograr interacciones efectivas en entornos sociotécnicos. Se proponen mecanismos como la Teoría de la Mente y la planificación inversa para gestionar la incertidumbre en la interacción.
Hacia un Razonamiento Visión-Lenguaje Robusto: Una Tubería de Optimización Multi-etapa con Modelo de Difusión Enmascarada
Se propone una tubería de optimización multi-etapa para arquitecturas de modelos visión-lenguaje, enfocada en mejorar su rendimiento para la conducción autónoma. Esto incluye optimizar la representación de entradas de planificación para reducir alucinaciones y aplicar filtrado de diversidad en el aprendizaje por refuerzo. Se presenta un método de decodificación adaptativo para ajustar los modos de decodificación según la complejidad de la escena, mejorando el rendimiento del modelo en un 29.7%.
¿Puede un agente de IA ser epistemológicamente acrático? Evidencia de orden superior y los límites de la autocorrección
Se plantea la posibilidad de que un agente de Inteligencia Artificial pueda ser epistemológicamente acrático. Se argumenta que obedecer juicios de corrección puede perjudicar al agente al distinguir el razonamiento sólido del defectuoso. Se sugiere que una evaluación negativa puede ser valiosa al señalar conclusiones que necesitan más revisión, desafiando la idea de que la concordancia entre creencias y autoevaluaciones mejora la corrección de errores de la IA.
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Reevaluación de biomarcadores de variabilidad de la frecuencia cardíaca para la detección de glucosa: El impacto de la normalización por edad y la validación independiente del sujeto
Un estudio evaluó si la normalización de la variabilidad de la frecuencia cardíaca (VFC) por la edad mejoraba la estimación del estado glucémico en pacientes con diabetes tipo 2. Se analizaron características del ECG de 43 hombres con diabetes tipo 2, comparando diferentes algoritmos y métodos de normalización. Los resultados sugieren que los ensamblajes de árboles mantuvieron un rendimiento positivo, aunque el rendimiento general no fue suficiente para un uso clínico independiente.
No se identificaron personas.
Método de aprendizaje por refuerzo profundo con restricción física para la planificación de misiones autónomas de sondas a Titán
Se propone un método de optimización de política proximal maskable (PCM-PPO) con restricción física para la planificación de misiones autónomas de sondas a Titán. Este método aborda los desafíos de la planificación en entornos de espacio profundo complejos y variables, incorporando modelos de dinámica de sistemas para mejorar la representación física. El PCM-PPO ofrece un esquema factible e interpretable para la planificación de misiones autónomas en Titán.
DISCERN: Preservar al escribir, resolver al leer para la memoria persistente de agentes LLM
Se presenta DISCERN, un marco de memoria para agentes construido con la regla "preservar al escribir, resolver al leer". Este sistema aborda el problema de la resolución de entidades y estados temporales en la memoria de agentes empresariales. DISCERN utiliza un grafo de procedencia bi-temporal para gestionar entidades confusas y valores superados, buscando resolver la ambigüedad en la recuperación de información. El sistema demuestra un rendimiento superior en la resolución de entidades y la corrección de respuestas en benchmarks específicos.
G1Casos de Covid voltam a subir no RS, mas internações seguem em queda; saiba quem pode vacinar
La circulación del COVID-19 sigue presente, aunque los registros de casos han disminuido significativamente en comparación con el año anterior. Las hospitalizaciones por la enfermedad continúan en descenso en el estado, mientras que la vacunación es clave para prevenir complicaciones. Se detallan los grupos vulnerables elegibles para la vacunación gratuita a través del SUS, incluyendo adultos mayores, gestantes y personas con comorbilidades.
Diari de TarragonaRufián apela a Pujol y pide a Junts que "vuelva al seny" para evitar un gobierno entre PP y Vox
El partido Esquerra Republicana ha iniciado la campaña nacional en Cataluña, buscando consolidar su posición como segunda fuerza política. Gabriel Rufián criticó a Junts y pidió que vuelvan al seny para evitar un gobierno entre PP y Vox. Se discutieron temas como la necesidad de afrontar retos sociales y económicos, incluyendo la crítica a la gestión de deuda y la postura sobre derechos constitucionales.
DetikBenny Sebut Listyo Cs Mau Hacer que el pueblo se enfade y odie a Prabowo por la interceptación
Un miembro del DPR de la facción Democrática, Benny K Harman, sugiere que la interceptación realizada por el ex Jefe de Policía General Listyo Sigit Prabowo y otros generales tiene un motivo político. Argumenta que el objetivo es sembrar el odio del pueblo contra el presidente mediante la difusión de resultados de la interceptación. Benny pide al Jefe de Policía aplicar el artículo de traición contra los implicados por intentar lograr una sucesión inconstitucional.
African ManagerPartido del derbi de la capital fijado para el 22 de noviembre
Se ha publicado el programa de la octava jornada del campeonato de Ligue 1, incluyendo partidos importantes como el derbi de la capital entre Club Africain y Espérance de Tunis el 22 de noviembre. También se detallan otros encuentros del derbi del Sahel entre US Monastir y Etoile du Sahel.
No se identificaron personas.
Modelos de aprendizaje de acción con efectos condicionales y cuantificados mediante exploración guiada por incertidumbre
Se presenta el Aprendizaje de Modelos de Acción Condicional Online Guiado por Hipótesis (OHCAM), un enfoque en línea para aprender modelos de acción con efectos condicionales y cuantificados. Este método reduce la incertidumbre seleccionando acciones informativas y es robusto al ruido de observación. Los experimentos validan que OHCAM es eficiente en muestras y aplicable en entornos reales con robots.
Evaluación de modelos del mundo generados por LLM para el razonamiento neuro-simbólico
Se evalúan modelos del mundo generados por LLM para el razonamiento neuro-simbólico, examinando si pueden ser juegos estocásticos parcialmente observables. Se analiza la validez mecánica y el acuerdo estructural de estos modelos en escenarios de juego, situacionales y culturales. Los resultados indican que la validez mecánica es necesaria pero insuficiente para que los modelos generados por LLM representen fielmente el problema de decisión previsto.
No se identificaron personas.
La alineación de la IA no es ni resoluble ni suficiente
La alineación de la Inteligencia Artificial, que busca asegurar que los sistemas actúen conforme a los valores humanos, se considera un desafío central pero no resoluble. Se argumenta que la alineación no está bien definida y que resolverla no mitigará los riesgos derivados de las interacciones complejas entre humanos y máquinas. Se concluye que la seguridad de la IA es un desafío continuo y no un problema que se pueda solucionar de forma definitiva.
Marco computacional para comprender planes encarnados
Se presenta GenEA, una representación de agente diseñada para razonar sobre planes encarnados de largo horizonte y múltiples pasos. Este marco utiliza un espacio de estados multinivel que combina la biomecánica de un cuerpo articulado con interacciones de objetos, basado en física intuitiva de simulación. GenEA supera a modelos alternativos, sugiriendo un nuevo enfoque para la arquitectura del razonamiento humano y la inteligencia artificial encarnada.
Le Temps TunisieLigue 1: programa de partidos de la octava jornada
Se publica el programa de partidos para la octava jornada del campeonato de Ligue 1, incluyendo partidos importantes como el derbi de la capital entre Club Africain y Espérance de Túnez. También se detallan otros encuentros de la jornada en diferentes ciudades como Monastir y Sfax.
No se identificaron personas.
Valencia PlazaFundación Bancaja y CaixaBank entregan ayudas por 200.000 euros a 17 proyectos de inclusión y dependencia en la Comunidad Valenciana
Fundación Bancaja y CaixaBank entregaron 200.000 euros en ayudas a 17 proyectos sociales en la Comunidad Valenciana para fomentar la inclusión y autonomía de personas con discapacidad y dependencia. El programa busca promover la inclusión social y laboral, beneficiando directamente a 2.480 personas y a 85.300 indirectamente.
RetinaGuard: Triaje con control de riesgo agente para el cribado retiniano multianal
Se presenta RetinaGuard, un marco de triaje agente diseñado para el cribado retiniano, que utiliza agentes para recopilar evidencia y un predictor de fallos para estimar la probabilidad de decisiones inseguras. El sistema compara su rendimiento con otros modelos utilizando diferentes niveles de seguridad y demuestra que la recolección de evidencia agente depende de la incertidumbre del modelo primario.
Perfiles de perturbación de clasificadores de trayectoria de escaneo: A qué son sensibles los decodificadores de lectura, comprensión de código y video
Se propone un perfil de perturbación para descriptores a nivel de ensayo para evaluar la sensibilidad de clasificadores de trayectoria de escaneo a diferentes propiedades. Se realizaron pruebas en tres conjuntos de datos públicos (lectura, comprensión de programa y visualización de video/juego) para medir cómo la manipulación de propiedades como el orden de fijación afecta el rendimiento del clasificador. Los resultados indican que la sensibilidad del pipeline a ciertas propiedades es medible mediante la caída del AUC.
Evaluación de la clasificación y la explicabilidad en el análisis de imágenes petrograficas multimodales
Se evalúan los clasificadores automatizados de imágenes petrográficas multimodales que combinan luz planeada-polarizada y cruzada-polarizada. El estudio analiza cómo los errores de clasificación y los mapas de atribución revelan aspectos del rendimiento del modelo que la precisión de la clasificación no muestra. Se encontraron diferencias en la sensibilidad a la modalidad y el comportamiento de atribución entre las diferentes vistas ópticas.
Monitorización en tiempo de ejecución con validez válida de certificados de barrera aprendidos
Se propone un monitor en tiempo de ejecución con validez válida para auditar certificados de barrera aprendidos, detectando la pérdida de soporte estadístico de la condición de barrera desplegada. El sistema utiliza pruebas de hipótesis secuenciales y transforma incrementos de barrera en una supermartingala para controlar falsas alarmas. El monitor busca detectar evidencia estadística de que el certificado de seguridad no es consistente con las dinámicas observadas.
Impacto algorítmico revela la estructura oculta de la elección social de alineación
El artículo aborda el problema de la elección social al alinear algoritmos de inteligencia artificial que afectan a múltiples personas. Propone una reformulación matemática que permite tratar el problema de alineación como una optimización lineal sobre un espacio de impacto convexo. Esto permite traducir protocolos de alineación en consecuencias de bienestar y viceversa, demostrando la viabilidad de mecanismos como la votación por temas.
Auto-Rubric como Recompensa: De Preferencias Implícitas a Criterios Generativos Explícitos
Se presenta el marco Auto-Rubric as Reward (ARR) para reformular el modelado de recompensas, pasando de la optimización de pesos implícitos a la descomposición explícita basada en criterios. Este método externaliza el conocimiento de preferencia del modelo (VLM) como rúbricas específicas, lo que permite una evaluación más interpretable y reduce sesgos. La optimización posterior (RPO) demuestra que este enfoque logra un alineamiento multimodal más fiable y eficiente en datos que los modelos basados en comparación por pares.
Desenfocadores Polinomiales en el Mapeo de Imagen: Redes Volterra para Difusión de Píxeles Autocontenidos
Se propone una arquitectura de difusión en espacio de píxeles que utiliza capas Volterra en cascada para lograr difusión autocontenida sin componentes preentrenados ni funciones de activación. El trabajo demuestra que estas capas pueden alcanzar tasas de aproximación gobernadas por la dimensión del manfoldo de datos. El modelo resultante es competitivo en términos de parámetros y FLOPs en comparación con otros modelos de difusión.
Atribución a nivel de oración para salidas de Modelos de Lenguaje Grande de caja negra mediante sustitutos basados en energía
Se propone un intérprete de atribución post-hoc independiente del modelo que opera a nivel de oración para evaluar la consistencia entre la instrucción y la respuesta de Modelos de Lenguaje Grande (LLM) propietarios. Se entrena un Modelo Basado en Energía (EBM) como sustituto para medir la consistencia generativa y luego se entrena una red intérprete para estimar la influencia de las oraciones de la instrucción en la salida. Los experimentos demuestran que el enfoque captura dependencias generativas complejas y logra una calidad de atribución competitiva con eficiencia en parámetros.