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INVESTIGACIÓN

ConocIA Papers

Papers de arXiv explicados en español. Ciencia de frontera, sin la barrera del idioma.

Actualizado 2 veces por semana desde arXiv
cs.CR Avanzado 4 min 27 abr. 2026

AgentVisor: separar semanticamente permisos para defender agentes de IA

AgentVisor: Defending LLM Agents Against Prompt Injection via Semantic Virtualization

AgentVisor propone una defensa inspirada en virtualizacion de sistemas operativos: tratar al agente como invitado no confiable, interceptar tool calls y aplicar separacion semantica de privilegios para reducir prompt injection dir...

Autores

Zonghao Ying, Haozheng Wang, Jiangfan Liu et al.

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cs.AI Intermedio 4 min 15 abr. 2026

MERRIN: cuando los agentes salen a la web real y descubren que buscar bien sigue siendo difícil

MERRIN: A Benchmark for Multimodal Evidence Retrieval and Reasoning in Noisy Web Environments

MERRIN lleva a los agentes a un entorno web ruidoso y multimodal. El resultado es un baño de realidad: todavía fallan mucho más de lo que el mercado sugiere.

Autores

Han Wang, David Wan, Hyunji Lee et al.

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cs.AI Intermedio 6 min 10 abr. 2026

HealthAdminBench: por que los agentes de IA aun fallan en la burocracia de la salud

HealthAdminBench: Evaluating Computer-Use Agents on Healthcare Administration Tasks

Stanford presenta HealthAdminBench, un benchmark para evaluar agentes de IA en tareas administrativas de salud. Aunque algunos sistemas logran buen rendimiento en subtareas, el mejor agente completo solo resolvio 36,3% de los fluj...

Autores

Suhana Bedi, Ryan Welch, Ethan Steinberg et al.

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cs.AI Intermedio 4 min 9 mar. 2026

Agentes científicos: la próxima frontera depende tanto de buscar bien como de razonar

AI Agents, Language, Deep Learning and the Next Revolution in Science

El paper sobre agentes científicos es estratégico por una razón simple: muestra que escalar ciencia con IA exige no solo modelos mejores, sino retrieval, trazabilidad y supervisión humana.

Autores

Autores del paper sobre agentes científicos

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cs.AI Intermedio 4 min 10 feb. 2026

ARK: por qué recuperar contexto multimodal con conocimiento sigue siendo una deuda en IA

ARK: A Benchmark for Multimodal Retrieval-Augmented Reasoning with Knowledge

ARK apunta a una debilidad menos visible: los modelos todavía tropiezan cuando deben recuperar evidencia compleja y combinarla con conocimiento especializado.

Autores

Autores del paper ARK

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cs.LG Avanzado 6 min 3 oct. 2025

CompreSSM: cuando un modelo de IA aprende a volverse mas liviano mientras entrena

The Curious Case of In-Training Compression of State Space Models

Investigadores de MIT CSAIL y colaboradores presentan CompreSSM, una tecnica que comprime modelos de espacio de estados durante el entrenamiento usando herramientas de teoria de control. El resultado apunta a modelos mas eficiente...

Autores

Makram Chahine, Philipp Nazari, Daniela Rus et al.

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cs.NI Intermedio 9 min 19 may. 2025

La nueva frontera de la ciberseguridad: cuando la IA baja el costo de atacar

Forewarned is Forearmed: A Survey on Large Language Model-based Agents in Autonomous Cyberattacks

Un survey academico sobre agentes LLM en ciberataques autonomos propone una idea clave: la IA no solo mejora la defensa, tambien reduce el costo, la experiencia necesaria y la escala de los ataques. El resultado es una inflacion d...

Autores

Minrui Xu, Jiani Fan, Xinyu Huang et al.

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