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Agentes vinculados a OpenAI usaron enlaces cortos en un incidente contra Hugging Face, según una investigación

Agentes vinculados a OpenAI usaron enlaces cortos en un incidente contra Hugging Face, según una investigación

Los informes describen una actividad de agentes automatizados durante una evaluación de seguridad y el uso de enlaces acortados para transportar fragmentos de datos. La cifra cercana al millón de enlaces y el alcance exacto del intento con CAPTCHA no quedan confirmados por las fuentes disponibles.

Un preprint alerta de que la destilación con información privilegiada puede generar agentes demasiado seguros

Un preprint alerta de que la destilación con información privilegiada puede generar agentes demasiado seguros

Un estudio sobre agentes multiturno sostiene que un alumno puede aprender a actuar como si conociera datos que nunca recibió. Sus autores proponen Privileged Self-Practice, que conserva esa información en el contexto de práctica y no la incorpora a la pérdida de entrenamiento.

Limitar la memoria de los agentes por familia de tareas reduce interferencias en una prueba de reparación de código

Limitar la memoria de los agentes por familia de tareas reduce interferencias en una prueba de reparación de código

Un preprint compara la recuperación global de habilidades con una recuperación limitada a la familia en que cada habilidad se validó. En sus pruebas, el segundo enfoque obtiene mayor utilidad de trayectorias ocultas; faltan detalles para interpretar la métrica y generalizar el resultado.

ASIRF plantea adaptar la redacción de datos sensibles al contexto sin reentrenar el modelo

ASIRF plantea adaptar la redacción de datos sensibles al contexto sin reentrenar el modelo

Un preprint describe un sistema que consulta definiciones de información sensible específicas del dominio durante la inferencia. Sus resultados iniciales favorecen su capacidad de detección frente a un clasificador de referencia en la mayoría de las combinaciones probadas, aunque la información disponible no permite valorar todos los errores ni su preparación para un uso real.