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TechRadarFoxconn revela oferta para obtener el 50% del mercado global de servidores de IA en los próximos años
Foxconn busca capturar el 50% del mercado global de servidores de IA en los próximos dos años, expandiendo su capacidad de fabricación y sus operaciones en Estados Unidos. La empresa proyecta que la infraestructura de IA generará entre el 60% y el 65% de sus ingresos en cinco años. Se espera que la expansión se centre en suministrar infraestructura y componentes más avanzados para centros de datos.
Prothom AloChina quiere relaciones con todos los partidos políticos, dentro o fuera del gobierno
China busca fortalecer las relaciones con todos los partidos políticos de Bangladés, independientemente de su posición gubernamental. Se enfatiza la necesidad de mejorar la comunicación y la cooperación entre los partidos políticos y el pueblo de ambos países. Se discuten oportunidades de inversión y el intercambio de experiencia en gobernanza entre ambos países.
Actualite.cdSupervivientes de Ebola en la RDC enfrentan estigmatización y rechazo comunitario tras la curación
La curación de la enfermedad por Ebola no resuelve las dificultades de los supervivientes en la RDC, quienes enfrentan estigmatización, pérdida de empleo y rechazo social al regresar a sus comunidades. Médicos Sin Fronteras (MSF) ofrece seguimiento médico y psicológico para abordar las secuelas sociales y emocionales de la enfermedad. La organización busca apoyar a los supervivientes en su recuperación psicológica tras las dificultades sociales experimentadas.
Thanh NiênCasi 150 científicos internacionales debaten sobre tecnología de edición genética en Gia Lai
Casi 150 científicos de 15 países participaron en la conferencia internacional FGE 2026 en Quy Nhơn, enfocada en la tecnología de edición genética. El evento cubrió temas como CRISPR-Cas, aplicaciones en agricultura y el marco legal. Expertos destacaron el potencial de esta tecnología para mejorar cultivos y abordar desafíos en la investigación y la gestión de la biotecnología.
ABC ColorLa keniana Phoebe Okowa es reelegida jueza de la CIJ hasta 2036
La jurista keniana Phoebe Okowa fue reelegida jueza de la Corte Internacional de Justicia (CIJ) de la ONU para un mandato de nueve años hasta 2036. La elección se concretó tras obtener una mayoría absoluta en la Asamblea General y el Consejo de Seguridad. El presidente de Kenia, William Ruto, felicitó a Okowa por su nombramiento, destacando la misión de la CIJ.
China News ServiceLa propiedad intelectual cultural de Dunhuang busca la vía para la revitalización cultural a través de la innovación
La conferencia de licenciantes de propiedad intelectual cultural de Dunhuang 2026 se celebró para explorar la revitalización de la propiedad intelectual cultural a través de la innovación y la expansión internacional. Se destacó la importancia de convertir el legado cultural de Dunhuang en productos comerciales viables, abarcando sectores como moda, joyería y alimentos. Se implementaron mecanismos de apoyo como parques industriales y financiamiento para asegurar el desarrollo sostenible de la industria cultural.
The Standard KenyaRuto y Koome felicitan a Phoebe Okowa tras la elección en la CIJ
El presidente William Ruto y la Jueza Suprema Martha Koome felicitaron a la Profesora Phoebe Okowa por su elección para un mandato de nueve años en la Corte Internacional de Justicia (CIJ). Ruto destacó la elección como un orgullo para Kenia y un reconocimiento de su experiencia legal internacional. Diversos funcionarios gubernamentales y la Misión Permanente de Sierra Leona respaldaron su nombramiento, destacando su contribución al derecho internacional.
RNZChristopher Luxon en el último empuje de campaña en el autobús azul
Christopher Luxon participó en un viaje de campaña en autobús por la ruta Hutt Valley a Auckland para el impulso final de la elección. Durante el trayecto, Luxon instó a los pasajeros a seguir el plan y evitar el voto estratégico. El viaje incluyó paradas, interacciones con medios y momentos musicales, con los partidarios mostrando gran entusiasmo.
arXiv Computer Science AIBARC-Bench: Peticiones benignas, consecuencias arriesgadas
Se presenta BARC-Bench, un conjunto de 110 tareas en nueve entornos simulados para evaluar el comportamiento de agentes de IA frente a límites de seguridad. El estudio muestra que los modelos no son consistentemente seguros, ya que pueden violar normas sociales implícitas. Esto subraya un riesgo operativo asimétrico en la delegación autónoma de tareas complejas.
Modelos Multimodales Grandes para la Conducción Inteligente Embodied: Habilitando la Próxima Generación de Movilidad Autónoma
Se propone un marco híbrido de decisión dual para la conducción autónoma que combina Modelos Multimodales Grandes (LMMs) para comprensión semántica y aprendizaje por refuerzo profundo para optimización de políticas en tiempo real. Este enfoque busca superar las limitaciones del diseño modular en escenarios de mundo abierto, promoviendo la conducción inteligente encarnada. El marco mostró una mejora del 19% en el rendimiento en un estudio de caso de planificación de cambio de carril mediante simulaciones.
Desentrañando referencias de imagen dual en modelos de difusión conscientes de la frecuencia para generación personalizada
Se propone el Dual-FDM para desentrañar referencias de imagen duales (personalización y estilo de color) en Modelos de Difusión Conscientes de la Frecuencia. Esto busca abordar la desalineación entre el texto y las referencias de imagen durante la generación de imágenes personalizadas. El método utiliza una estrategia de máscara en el dominio de la frecuencia para separar las bandas de frecuencia y modular adaptativamente los pasos de tiempo de eliminación del ruido. Los experimentos demuestran la superioridad de Dual-FDM sobre modelos de difusión existentes.
Evaluación de trayectoria mediante un modelo mundial sin despliegue para conducción autónoma
Se propone RFWorld, un modelo mundial sin rollout para la evaluación de trayectoria de conducción autónoma. Este modelo construye una memoria de escena compartida y utiliza una lectura espacial dispersa para la puntuación, reduciendo el cómputo. Los experimentos demuestran que RFWorld logra un rendimiento de vanguardia en comparación con métodos anteriores.
MathlibPR: Benchmark de resultado de fusión de solicitudes de extracción para bibliotecas matemáticas formales
Se presenta MathlibPR, un benchmark basado en historiales de Pull Requests (PRs) reales de Mathlib4 para evaluar la capacidad de los modelos de lenguaje grande (LLM) y agentes de LLM para distinguir entre PRs listas para fusión y aquellas que han sido revisadas o no fusionadas. El objetivo es desarrollar asistentes de revisión que ayuden a guiar a los LLM a generar contribuciones de Mathlib listas para ser integradas en la infraestructura matemática.
RuntimeTickets: Obligaciones de seguridad basadas en la fuente para las habilidades de agentes
Se presenta RuntimeTickets, un protocolo diseñado para auditar y hacer cumplir los requisitos de seguridad cuando se ejecutan habilidades de agentes, previniendo la exposición de datos o la manipulación de salida por habilidades maliciosas. El protocolo vincula los requisitos aprobados con evidencia de ejecución verificable para asegurar un despliegue seguro y auditable de habilidades de terceros. Se evaluó su eficacia contra escáneres de producción, eliminando los modos de fallo de las defensas actuales.
HybridSpec: Decodificación Especulativa Sensible al Rendimiento para Modelos Híbridos GDN-MoE
Se presenta HybridSpec, un método para seleccionar la longitud de verificación en la GPU basado en estimaciones de aceptación y latencia medida. Este método busca mejorar la velocidad en la verificación de modelos híbridos GDN-MoE, mostrando mejoras significativas en comparación con los métodos existentes. Los resultados demuestran que HybridSpec es más rápido que la decodificación autoregresiva y DFlash.
Hoja de ruta hacia la estética cuántica
El artículo propone una hoja de ruta para la estética cuántica, explorando cómo los conceptos cuánticos se convierten en fenómenos estéticos mediante la mediación artística. Se presentan dos enfoques: uno basado en IA generativa para analizar la estética como constructo cultural y otro que deriva la forma estética de estructuras de mecánica cuántica mediante la visualización de datos. Estos caminos buscan abrir nuevas direcciones en la práctica artística y la pedagogía.
No todos los despliegues necesitan destilación: Distilación auto-filtrada por corrección
Se presenta la OPSD filtrada por corrección (C-OPSD) para supervisar trayectorias generadas por estudiantes, buscando optimizar la destilación de respuestas incorrectas. Los resultados demuestran que C-OPSD logra un rendimiento comparable a la OPSD completa y reduce el tiempo de entrenamiento y el cómputo requerido. Esto conecta la redundancia de supervisión condicionada por resultado con una destilación más eficiente.
DoAtlas-2: Una base para el descubrimiento biomédico causal autoevolutivo
Se presenta DoAtlas-2, una base para el descubrimiento biomédico causal autoevolutivo que integra recursos de investigación y evidencia de poblaciones humanas. Esta herramienta organiza el conocimiento en torno a mecanismos causales y genera preguntas de investigación, revisando continuamente las interpretaciones y la frontera del descubrimiento. El sistema permite unificar el descubrimiento de mecanismos causales, la prueba de evidencia poblacional y la predicción interpretable en un fundamento en constante evolución.
El Agente Fármaco: Un Científico de IA Escalable para el Descubrimiento de Fármacos
Se presenta El Agente Fármaco, un científico de IA que utiliza LLMs para transformar objetivos de descubrimiento de fármacos en flujos de trabajo computacionales escalables. El sistema utiliza una memoria científica compartida, Fármaco Atlas, para rastrear la procedencia de las moléculas. El agente puede iniciar cálculos para colecciones enteras de moléculas con una sola solicitud, mejorando la eficiencia del descubrimiento de fármacos.
MCPGuard: Encontrando lagunas de conformidad en los SDKs de MCP mediante análisis de doble vía y adjudicación dinámica
Se presenta MCPGuard, un marco automatizado basado en LLM diseñado para detectar lagunas de conformidad entre las especificaciones del Protocolo de Contexto del Modelo (MCP) y sus SDKs. Esta herramienta utiliza análisis estructural y de comportamiento para verificar si los modelos de SDKs cumplen con las restricciones de especificación. El sistema confirma fallos en SDKs oficiales de Python y TypeScript, indicando que las brechas de conformidad pueden propagarse en aplicaciones posteriores.
¿Quién construyó este modelo? Trazando el linaje de los LLM a través de huellas dactilares espectrales en el espacio de pesos
Se investiga el linaje de los Modelos de Lenguaje Grandes (LLM) de código abierto mediante el análisis de sus huellas dactilares en el espacio de pesos. Se propone un marco geométrico para distinguir entre modelos de diferente origen y aquellos con bases compartidas. Los experimentos demuestran que la geometría del espacio de pesos ofrece una señal robusta para la discriminación del linaje del modelo.
HISA: Indexación Esparsa Jerárquica Eficiente para Atención de Granularidad Fina
Se presenta HISA (Hierarchical Indexed Sparse Attention), un reemplazo para el indexador en mecanismos de atención esparsa para mejorar la eficiencia. HISA transforma la búsqueda de un escaneo de token plano a un procedimiento jerárquico de dos etapas. Esto incluye un filtrado grueso a nivel de bloque seguido de un refinamiento a nivel de token. El método mantiene el patrón de atención esparsa y supera a las soluciones basadas en bloques.
Repensando el paradigma no supervisado en la detección de anomalías de series temporales
Se investiga la detección de anomalías en series temporales (TSAD) comparando modelos no supervisados con modelos supervisados minimalistas. Los resultados empíricos sugieren que los modelos supervisados minimalistas alcanzan una precisión comparable o superior a alternativas no supervisadas complejas. Se concluye que la utilización de etiquetas es beneficiosa cuando están disponibles, complementando la complejidad algorítmica.
TactiNavi: Sirviendo y Revisando un Entrenador de Juego LLM con Condiciones de Estrategia Explícitas
Se presenta TactiNavi, un sistema de servicio para un agente de coaching LLM de un juego comercial de mundo abierto. Este sistema gestiona la aplicabilidad de la estrategia como un artefacto explícito, mejorando la precisión de la estrategia y reduciendo la mala aplicación bajo cambios en el estado del jugador. Los resultados demuestran mejoras significativas en la corrección y la verificación de afirmaciones mediante el uso de paquetes con condiciones.
Búsqueda heurística adaptativa asistida por modelo de lenguaje grande para la programación de satélites de observación terrestre ágiles
Se propone un método de búsqueda heurística adaptativa asistido por un modelo de lenguaje grande (LLM) para la programación de satélites de observación terrestre ágiles. El LLM genera una regla heurística inicial que se refina mediante retroalimentación del rendimiento de la búsqueda. Los experimentos demuestran que este método ofrece un beneficio de observación superior al de la mejor línea base.
MuonRec: Cambiando el paradigma del optimizador más allá de Adam en recomendaciones escalables
Se presenta MuonRec, un nuevo *framework* que incorpora el optimizador Muon para el entrenamiento de sistemas de recomendación (RecSys). Este método busca mejorar la eficiencia de la optimización y la calidad del ranking al reducir los pasos de entrenamiento y mejorar la calidad de la recomendación. Los resultados demuestran que MuonRec supera a las líneas base basadas en Adam/AdamW en métricas clave.
Acciones seguras por sí solas no garantizan agentes seguros: Identificando obligaciones no cumplidas con modelos de guardia
Se argumenta que la seguridad de los agentes basados en LLM depende no solo de identificar acciones prohibidas, sino también de identificar obligaciones de seguridad críticas no cumplidas. Se presenta ObligationBench, un nuevo *benchmark* para evaluar la identificación de estas obligaciones, y ObligationGuard, un modelo que mejora significativamente la capacidad de identificación de obligaciones. El estudio sugiere que la identificación de obligaciones no cumplidas es una fuente de riesgo de seguridad subestimada en los agentes.
Análisis sistemático del poder predictivo de la sorpresa del LM en la lectura de chino
Un estudio analiza el poder predictivo de la sorpresa a nivel de token derivada de Modelos de Lenguaje (LM) en los tiempos de lectura de chino mandarín. Los resultados indican que la sorpresa es predictiva de los tiempos de lectura, aunque su poder predictivo es específico del corpus de datos utilizado. Se encontró que el poder predictivo varía según el tamaño del modelo y el corpus específico.
Redes multi-AUV basadas en ad-hoc y seguimiento multi-objetivo adaptativo a la escena
Se propone una arquitectura de inteligencia encarnada adaptativa a la escena para redes ad-hoc de AUVs, integrando percepción, toma de decisiones y ejecución física. El artículo introduce un algoritmo SA-MARL con un mecanismo de crítico de doble vía para desacoplar tareas de seguimiento de restricciones de seguridad. Los resultados muestran una convergencia de políticas acelerada y una precisión de seguimiento superior bajo interferencia ambiental.
Importar lo necesario: Aprender cuándo y cómo aumentar los gráficos de EHR con conocimiento externo
Se propone ReTA, un marco basado en aprendizaje por refuerzo para aumentar los gráficos de registros de salud electrónicos (EHR) con conocimiento externo. Este marco busca mejorar la predicción longitudinal al abordar la escasez de datos y la irregularidad de las trayectorias de los pacientes. Los experimentos demuestran que ReTA supera a las líneas de base existentes manteniendo la eficiencia y ofreciendo patrones de aumentación interpretables.