Resumen: Los sistemas de IA agentes impulsados por grandes modelos de lenguaje (LLM) están evolucionando rápidamente hacia sistemas autónomos de toma de decisiones, exponiendo vectores de ataque más allá de las vulnerabilidades de los LLM tradicionales.
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Resumen: La inferencia causal proporciona un conjunto de principios y herramientas que permiten combinar datos y conocimientos sobre un entorno para razonar con preguntas de naturaleza contrafáctica, es decir, qué habría sucedido si la realidad hubiera sido diferente, incluso cuando actualmente no hay datos disponibles de esta realidad no realizada.
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Resumen: El espacio $mathcal{P}_2(mathbb{R}^d$) de medidas de probabilidad con segundo momento finito conlleva una geometría natural: la distancia cuadrática de Wasserstein W_2 lo convierte en un espacio métrico completo y, siguiendo a Otto, una variedad riemanniana (formal) cuyas geodésicas son las interpolaciones de transporte óptimo.
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