Multi²: Toma de Decisiones Multiagente Jerárquica con LLMs
Descubre cómo Multi², un marco jerárquico multiagente con LLMs, evita la deriva de objetivos y mejora la toma de decisiones en entornos interactivos. ¡Lee más!
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Skill-RM: Unificando Criterios Heterogéneos con Habilidades de Agente
Skill-RM unifica criterios heterogéneos usando habilidades de agente para optimizar LLMs en entrenamiento posterior. ¡Prueba el nuevo modelo!
Modelo Isovist 3D: Revelando la geometría oculta de las ciudades
Modelo de mundo 3D Isovist predice espacio navegable y revela una firma transversal única entre ciudades. Aplicaciones en robótica e IA.
Heterogeneidad cognitiva y sesgos en cadenas de suministro con LLM
La heterogeneidad cognitiva en LLM (DeepSeek, GPT) afecta cadenas de suministro. La simulación revela sesgos y cómo compartir información mitiga ineficiencias.
Nuevo marco para rechazos de ciberseguridad en agentes de IA
Solo 2 de 8 modelos frontier rechazan tareas ofensivas. Presentamos el primer marco para definir cuándo los agentes de IA deben negarse en ciberseguridad.
Efecto Ringelmann en LLMs multi-agente: Ley de escalado
El Efecto Ringelmann revela que añadir más agentes LLM no siempre mejora resultados. Descubre la ley de escalado para equipos efectivos.
Psi-Bench: Evaluación de la influencia persuasiva sensible a la personalidad
Nuevo benchmark Psi-Bench evalúa cómo los LLM persuaden según el perfil del usuario. La personalización mejora un 18% la efectividad.
MetaWorld: Modelo de mundo video multiagente desde video monocular
Descubre MetaWorld, un innovador modelo de mundo video multiagente que genera vistas sincronizadas a partir de video monocular. Ideal para IA corpórea y metaverso.
La economía de las mentes: inteligencia multiagente emergente
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Epi-LLM: sondeando sesgos conductuales de LLM con modelos epidémicos
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Razonamiento Latente Adaptativo para Agentes
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PhotoCraft: Razonamiento Agentivo con Memoria Jerárquica para Búsqueda Visual
Descubre PhotoCraft, un sistema de memoria jerárquica que potencia la búsqueda de imágenes con razonamiento agentivo, logrando mejoras de 18.5% en precisión.
OpenAgenet/OAN: Infraestructura abierta para interconexión confiable de agentes
OpenAgenet (OAN): infraestructura abierta para confianza en interconexión de agentes. Identidad, gobernanza y descubrimiento seguro.
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Respuesta a Incidentes de IA Agéntica: Rollback de Agentes Autónomos
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Actualizar el arnés no es beneficio: evolución en agentes LLM auto-evolutivos
Descubre por qué actualizar el arnés de agentes LLM no siempre mejora su rendimiento. Los modelos intermedios son los que más se benefician.
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Optimiza mecanismos sanitarios con Policy-as-Code y simulación multiagente. Un programa evolutivo elimina la sobrecodificación y reduce rechazos. ¡Descubre cómo!