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Resumen: La aparición de agentes del Modelo de Lenguaje Gran Autónomo (LLM) capaces de usar herramientas ha introducido nuevos riesgos de seguridad que van más allá del uso indebido de conversación tradicional.

Resumen: El aprendizaje federado cuántico (QFL) se ha introducido recientemente para habilitar una capacitación del modelo de aprendizaje automático cuántico (QML) de preservación de la privacidad (QML) en procesadores cuánticos (clientes).

Resumen: Los avances recientes en modelos de lenguaje grande multimodal (MLLM), particularmente a través del aprendizaje de refuerzo con recompensas verificables (RLVR), han mejorado significativamente sus habilidades de razonamiento. Sin embargo, una brecha crítica persiste: estos modelos luchan con interacciones espaciales dinámicas, una capacidad esencial para aplicaciones del mundo real.