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9 historiasIndustria
NVIDIA presenta un avance del sistema de administración de energía para agregar capacidad de IA dentro de los presupuestos fijos del centro de datos
NVIDIA dice que su suite DSX MaxLPS puede recuperar energía de rack no utilizada, mejorar el rendimiento por vatio y admitir hasta un 40% más de capacidad de GPU Rubin dentro del mismo presupuesto de energía de la instalación. El software todavía se encuentra en Developer Preview y las cifras de rendimiento provienen de las evaluaciones de carga de trabajo representativas de NVIDIA.
developer.nvidia.comInnovación
Forbes informa que el arnés AVO de Nvidia ayudó a Claude Opus 5 a alcanzar el 100% en ARC-AGI-3
Forbes informa que el arnés de agente AVO de Nvidia aumentó la tasa de finalización de Claude Opus 5 en el conjunto público de ARC-AGI-3 de aproximadamente un 30% a un 100% sin cambiar los pesos del modelo. El resultado avanza materialmente un informe existente sobre el sistema AVO de Nvidia, pero las afirmaciones del artículo suministrado no se confirman de forma independiente...forbes.comSeguridad
NVIDIA dice que la seguridad del agente de IA debería estar debajo del arnés
NVIDIA sostiene que los controles de seguridad de los agentes de IA deberían aplicarse mediante tiempos de ejecución e infraestructura, en lugar de mediante un modelo modificable o una lógica de aprovechamiento. Su blog técnico propone una arquitectura en capas y cuatro perfiles de carga de trabajo, pero no proporciona ninguna validación independiente del enfoque.developer.nvidia.comInnovación
Google DeepMind planea realizar una investigación de IA en los mundos de juego persistentes de EVE
Google DeepMind dice que está ampliando su investigación de juegos a través de una asociación con Fenris Creations, el estudio detrás del universo EVE. El programa pondrá a prueba la memoria de los agentes, el aprendizaje continuo, la planificación a largo plazo y el comportamiento de múltiples agentes, comenzando con un entorno EVE Online fuera de línea.
deepmind.googleSeguridad
La aplicación de código abierto advierte sobre gafas inteligentes cercanas, pero sus señales son sólo un aproximado
El proyecto Near Glasses utiliza datos de Bluetooth para marcar algunos dispositivos de gafas inteligentes en Android e iOS. Su propia documentación dice que el sistema puede producir falsos positivos, pasar por alto dispositivos y no debe usarse para confrontar a las personas.github.comSeguridad
Google Threat Intelligence informa investigación de vulnerabilidades asistida por IA y malware autónomo
Google Threat Intelligence Group dice que los adversarios están utilizando la IA para acelerar la investigación de vulnerabilidades, evadir la detección, automatizar acciones de malware y apuntar a la cadena de suministro de software en torno a los sistemas de IA.cloud.google.comSeguridad
Los resultados del modelo de lenguaje de informes preimpresos pueden filtrar secretos mantenidos en contexto
Una preimpresión de arXiv informa que los modelos de lenguaje pueden revelar datos confidenciales colocados en contexto, incluso después de rechazar solicitudes de extracción directa. En experimentos controlados, los autores dicen que los ataques adaptativos recuperaron secretos breves de resultados ordinarios y extrajeron números completos de Seguro Social de un agente de estilo de producción.arxiv.orgInnovación
El punto de referencia de Thinkingbox encuentra que los agentes de IA tienen dificultades para completar de manera confiable los flujos de trabajo comerciales con estado
Un nuevo artículo de arXiv presenta Thinkingbox, un entorno de pruebas y punto de referencia para probar agentes de IA en tareas comerciales de varios pasos. El modelo probado más sólido logró una puntuación de aprobado@1 del 65,36 %, pero solo una puntuación de aprobado^20 del 25,25 %, lo que resalta la brecha entre el éxito ocasional y la ejecución confiable.arxiv.orgInnovación
La preimpresión informa riesgos asimétricos que las métricas de compresión LLM pueden pasar por alto
Una preimpresión de arXiv que evalúa 3 LLM a través de 11 métodos de compresión informa que la precisión y la perplejidad agregadas pueden ocultar una pérdida desigual de conocimiento, un exceso de confianza en la información recién perdida y compensar los cambios en el sesgo de los subgrupos.arxiv.org
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