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Categoría: agentes de IA

Sistemas de IA que realizan tareas mediante acciones sucesivas.

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Artículos publicados (8)

Más recientes primero, según la fecha de incorporación.

  1. Claude, proteínas y señales: qué se acelera y qué queda por comprobar

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    Proteínas, secuencia, plegamiento, unión y afinidad explicados paso a paso, con dos apoyos conceptuales. Resultados de Anthropic y límites de actividad, tratamiento y análisis químico conservados.

  2. Cuando los agentes de IA inventan reglas para compartir un ordenador

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    SCARCE estudia acuerdos persistentes entre agentes que compiten por tiempo de ejecución. Cómo intervienen la memoria y las coaliciones, y por qué aún no se conoce su efecto colectivo.

  3. Cómo contener una IA que intenta cruzar sus límites

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    OpenAI describe cómo refuerza y prueba el aislamiento de sus modelos en investigación. Explicación de las capas, los incidentes y los límites de la evidencia reportada.

  4. Eko: jugar en una isla y aprender con un cuaderno

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    Un estudio de Eko explora conductas parecidas al juego y transferencia mediante memoria escrita, sin cambios de pesos ni evidencia de diversión sentida.

  5. Mejorar una IA: ¿arreglar respuestas o aprender a mejorar?

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    Una revisión distingue corregir respuestas, conservar capacidades y revisar el proceso que produce futuras mejoras, con límites de evaluación y control externo.

  6. Enjambres de agentes: cuando investigar avanza más rápido que revisar

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    Una perspectiva sobre enjambres de agentes que producen resultados candidatos más rápido de lo que sus autores pueden revisarlos, con verificaciones parciales y preguntas abiertas.

  7. IdeaScientist: buscar una idea donde el problema cambia de nombre

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    IdeaScientist separa brechas, mecanismos transferibles y propuestas de investigación; su evaluación mejora puntuaciones de ideación, sin demostrar eficacia experimental ni ausencia total de contaminación.

  8. MLExpert: cuando un agente aprende entre resultados

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    MLExpert aprende de resultados intermedios al optimizar tareas de aprendizaje automático; sus mejoras reportadas dependen de evaluaciones y arneses concretos.