CRAFT: Optimización de Prompts con Costo y Frente de Pareto
CRAFT optimiza prompts para lograr alta precisión y bajo costo. Sin necesidad de fijar ponderaciones previas. ¡Mejora tus modelos de IA!
#prompt
Elusión de filtros de prompts en producción con liberación controlada
Nuevo ataque 'controlled-release prompting' elude filtros de seguridad en LLMs como Gemini, DeepSeek, Grok y Mistral. ¿Están tus datos seguros?
Transmutar prompts en pesos: edición directa de modelos de IA
Nuevo algoritmo transforma prompts en vectores y matrices de peso para editar modelos de lenguaje. Ahorra tiempo y mejora el control sin reentrenar.
Aprendizaje multitarea generalizable para redes inalámbricas con PromptDT
Descubre cómo PromptDT, un enfoque multitarea, mejora hasta un 49% la QoE en redes inalámbricas, generalizando a nuevas configuraciones sin reentrenamiento.
Inyección de prompt persistente entre sesiones en sistemas agénticos
Descubre cómo la inyección de prompt persistente entre sesiones transforma amenazas efímeras en vulnerabilidades sistémicas en sistemas agénticos de IA. Conoce los riesgos.
SePO: Agente de Prompt Auto-Evolutivo para Optimización de Prompts de Sistema
SePO optimiza prompts de sistema sin modificar el modelo subyacente. Su enfoque auto-evolutivo mejora la precisión media un 4.49% en cinco benchmarks clave.
Inconsistencia descripción-código en MCP: medición, detección y seguridad
Descubre cómo las inconsistencias entre descripciones y código en servidores MCP afectan la seguridad de los LLMs y cómo DCIChecker las detecta.
Destilación Geométrica para Ajuste de Prompts en Modelos Biomédicos
Descubre cómo OGKD mejora la precisión en modelos médicos al respetar relaciones entre clases. Resultados superiores en 11 datasets.
SharedRequest: Inferencia Privada y Agnóstica para Modelos de Lenguaje
SharedRequest protege la privacidad de tus consultas en LLMs sin afectar rendimiento. Mejora utilidad 20% y reduce costos 5x. ¡Descúbrelo!
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Historias de terror con agentes de IA: crisis de seguridad
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Mecánica del Autograd Textual: Grafos de Cómputo en Optimización de Lenguaje
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Resultados de APIEval-20: lo que nos sorprendió y lo que significa
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