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Noticias de artificial intelligence
19 noticias · De más nuevas a más antiguas.
arXiv Computer Science AIEvaluación de la memoria de un agente en su punto de uso
Se presenta MemUse, una herramienta que evalúa la memoria de un agente de LLM en el momento de su uso en trayectorias registradas. La evaluación mide la relevancia, precisión y efecto de las memorias entregadas por el agente. Los resultados indican que la mayoría de las entradas entregadas fueron irrelevantes y que muchas entradas relevantes no fueron utilizadas.
Noticia originalCoworkOS: Agente de Trabajo Escalable para la Automatización en el Mundo Real
Se presenta CoworkOS, un marco general para el trabajo de largo horizonte que separa la estrategia de la tarea de la gestión de la ejecución. Este sistema permite la colaboración humano-IA mediante la inspección y revisión conjunta de artefactos como documentos y modelos, permitiendo la participación humana a través de conversación o modificación directa. CoworkOS demuestra competitividad con agentes de vanguardia en múltiples benchmarks.
Noticia originalAnchor: Prevención de deriva de artefactos para verificación fiable de agentes
Se presenta Anchor, un pipeline para construir benchmarks que formaliza especificaciones de flujos de trabajo empresariales en programas de optimización. Este sistema genera instrucciones, configuraciones de entorno y soluciones certificadas para evaluar agentes de IA. Se aplica a ERP-Bench, un benchmark de 300 tareas para flujos de trabajo de adquisición y fabricación. El objetivo es crear entornos de evaluación auditables cuyos verificadores coincidan con las tareas empresariales valiosas.
Noticia originalVCoT-SQL: Mejorando la generación de Text-to-SQL mediante entrenamiento con validación de Cadena de Pensamiento Dual
Se presenta VCoT-SQL, un marco diseñado para mejorar la generación de Text-to-SQL mediante la supervisión de pasos intermedios validados de Cadena de Pensamiento (CoT) y un validador SQL dedicado. Este enfoque busca permitir que modelos pequeños de código abierto superen a modelos de código cerrado al verificar rigurosamente los pasos de razonamiento. El sistema logra altas tasas de precisión en conjuntos de datos desafiantes, demostrando la efectividad de la validación a nivel de paso sobre el escalamiento del modelo maestro.
Noticia originalMAS-Guard: Barreras unificadas desde agentes individuales hasta sistemas de LLM multiagente
Se presenta MAS-Guard, un marco unificado para proteger aplicaciones de IA de agentes individuales y multiagentes. Este sistema aborda riesgos como acciones inseguras y manipulación adversaria mediante capas de defensa local y a nivel de sistema. Las evaluaciones indican que MAS-Guard reduce significativamente la tasa de éxito de ataque en comparación con agentes sin protección.
Noticia originalUsar Geometría de Dirección de Activación para Reducir la Búsqueda de Hiperparámetros
Se presenta un método basado en la geometría de dirección de activación ($d'$) para controlar el comportamiento de los Modelos de Lenguaje Grande (LLM) y reducir la búsqueda de hiperparámetros. El estudio demuestra que $d'$ es eficaz para identificar capas de rendimiento en tareas de respuesta a preguntas de opción múltiple y en la selección de capas para la generación de texto abierto. Se concluye que las conclusiones obtenidas en escenarios de un solo token no siempre son aplicables a la generación de texto abierto.
Noticia originalDistorsión no conformal y reversión de orientación local en el circuito de adición modular en el transformador de Fourier
Se estudia la geometría diferencial local de un circuito de adición modular basado en Fourier en un transformador, analizando la distorsión no conforme y la reversión de orientación local en sus mapas. Los resultados cuantitativos indican una reducción en la magnitud de Beltrami tras el entrenamiento, proporcionando una caracterización de la deformación local en un componente del circuito neuronal.
Noticia originalMixture-of-Models: Inferencia Distribuida sobre LLMs Heterogéneos como Mezcla de Expertos a Nivel de Modelo
Se propone la arquitectura Mixture-of-Models (MoM) como Switch Transformer para escalar la capacidad de los modelos MoE al nivel semántico, componiendo la inferencia a través de LLMs distribuidos entrenados independientemente. El método utiliza un protocolo de Deliberación Auto-Evaluativa N-Way para alcanzar consenso. Los resultados experimentales demuestran que un conjunto de modelos más pequeños puede igualar el rendimiento de un modelo MoE de 120B.
Noticia originalChatDify automatiza la síntesis de flujos de trabajo de Dify de extremo a extremo desde lenguaje natural mediante colaboración multi-agente
Se presenta ChatDify, un marco multi-agente diseñado para automatizar la síntesis de flujos de trabajo en Dify a partir de descripciones en lenguaje natural. Este sistema utiliza tres agentes especializados (Planificador, Ejecutor y Revisor) para generar flujos de trabajo complejos. Los resultados evaluados demuestran la robustez y aplicabilidad práctica de la herramienta para reducir la dificultad técnica en la creación de aplicaciones LLM.
Noticia originalInterFuse: Fusión Adaptativa Guiada por Interacción de Modelos Heterogéneos para la Clasificación de Riesgo de Pago
Se presenta InterFuse, un marco de fusión diseñado para guiar la agregación adaptativa de transacciones mediante la interacción entre modelos heterogéneos. Este método utiliza un estado de fusión compartido derivado de la interacción entre modelos para mejorar la clasificación de riesgo de pago. Los resultados indican que InterFuse supera a las líneas de base existentes, mejorando significativamente el recall y el AUC en múltiples conjuntos de datos.
Noticia originalLectura y decodificación adaptativa de escenas en difusión impulsando VLAs
Se propone un marco de lectura y decodificación adaptativa para modelos VLAs impulsados por difusión, buscando mejorar la calidad de la planificación al evitar decodificaciones innecesarias. El método pondera y combina predicciones de trayectoria de capas tardías después de un solo barrido de la columna vertebral, aplicando refinamiento solo cuando es necesario según la escena. Los resultados muestran una mejora en el rendimiento y una aceleración de velocidad de hasta 6.0x en benchmarks de Waymo E2E y reducción del error de trayectoria en nuScenes.
Noticia originalReconstrucción como Evaluación Espacial: Diagnostizando la Inteligencia Espacial entre Múltiples Vistas en Modelos de Lenguaje-Visión Grandes
Se presenta RECONSPATIAL, un punto de referencia para evaluar la inteligencia espacial de los modelos de lenguaje-visión (LVLM) mediante la reconstrucción 3D de escenas multi-vista. Se investiga la brecha entre la estructura relativa de la escena y la precisión métrica de la reconstrucción. Los resultados indican que la consistencia relacional no asegura la exactitud métrica, limitando el éxito de la navegación.
Noticia originalWebHarbor: Entornos de sitios web ejecutables para entornos de agentes GUI en evolución
Se presenta WebHarbor, un conjunto de 153 entornos de sitios web ejecutables y dockerizados diseñados para proporcionar entornos realistas y estables para el entrenamiento y evaluación de agentes GUI. Esta plataforma permite la reconstrucción fiel de interfaces y flujos de trabajo funcionales de servicios web reales bajo control determinista. Se demuestra que un agente GUI entrenado con RL en WebHarbor generaliza bien a tareas no vistas, superando a agentes de código abierto en varios benchmarks.
Noticia originalCUA-Master: Escalando Agentes de Uso de Computadora a través de Mejoras Recursivas de Mundo Abierto
Se presenta CUA-Master, un marco de mejora recursiva de doble bucle para abordar las limitaciones de los agentes de uso de computadora (CUAs) en diversidad y fiabilidad de datos. El sistema utiliza un modelo de datos del mundo exterior para guiar la construcción de datos, y un mecanismo interno para propagar semillas de mundo abierto. Los experimentos demuestran que CUA-Master-27B alcanza un rendimiento competitivo en varios benchmarks, mejorando la calidad y eficiencia de la síntesis de datos.
Noticia originalCreencias en la retroalimentación: Representaciones factorizadas de agentes interactuantes en transformadores
Se desarrolla un marco de mecánica computacional para estudiar agentes interactuantes en bucles de retroalimentación. Se demuestra que el comportamiento conjunto puede ser generado por un modelo de Markov oculto cuyas creencias bayesianas factorizan por agente. Los experimentos indican que los transformadores entrenados con estas secuencias aprovechan esta separabilidad, lo que permite desentrañar las creencias subyacentes. Esto establece bases para investigar la arquitectura predictiva composicional en modelos preentrenados.
Noticia originalWISE-ATTA: Cuándo solicitar etiquetas en la adaptación activa en tiempo de prueba
Se presenta WISE-ATTA, un enfoque de adaptación activa en tiempo de prueba (ATTA) que gestiona el costo de etiquetado al asignar la supervisión de manera presupuestada a lo largo del flujo de prueba. El método utiliza señales ligeras para priorizar cuándo aplicar la supervisión, enfocándose en momentos donde es más útil, y emplea criterios de selección basados en la deriva para optimizar el uso de ejemplos etiquetados. El estudio demuestra que este enfoque logra un rendimiento competitivo o superior a otros métodos ATTA, requiriendo significativamente menos etiquetas.
Noticia originalMemorix: Gestión de selecciones de memoria para agentes de IA
Se presenta Memorix, un sistema de memoria para agentes de IA que permite calcular la selección de información necesaria de forma precomputada para reutilizarla en tareas. Este sistema aborda las limitaciones de los métodos existentes al asegurar que los agentes accedan a la documentación correcta basada en el proyecto persistente. Memorix utiliza mecanismos como un almacén versionado y una vista reproducible para mejorar la eficiencia y la fiabilidad de la memoria de los agentes.
Noticia originalEvoOntology: Una capa de ontología autoevolutiva para agentes de datos
Se presenta EvoOntology, una capa de ontología autoevolutiva diseñada para agentes de datos. Esta capa encapsula la ontología mediante un servidor MCP con capas de esquema, contenido y herramientas para permitir la interacción activa de los agentes. Los experimentos demuestran que EvoOntology supera a enfoques previos, cerrando la brecha entre agentes y datos heterogéneos.
Noticia originalLímites inferiores para el muestreo de difusión paralela
Se establecen los primeros límites inferiores polinomiales en la complejidad de ronda del muestreo de difusión con puntuaciones aproximadas. Se demuestra un límite inferior de ronda $\widetilde{\Omega}(d^{1/3})$ para mezclas gaussianas y un límite estricto de $\Omega(d)$ para el muestreo uniforme de cajas alineadas con ejes. Estos resultados aplican a algoritmos aleatorios con errores de puntuación de inversa polinomial.
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