Noticias externas

Resumen: Los grandes modelos de lenguaje (LLM) y los grandes modelos de razonamiento (LRM) ofrecen un potencial transformador para dominios de alto riesgo como las finanzas y el derecho, pero su tendencia a alucinar, generando contenido factualmente incorrecto o sin respaldo, plantea un riesgo crítico de confiabilidad.

Resumen: Los agentes de IA son vulnerables a ataques de inyección rápida, en los que contenido malicioso secuestra el comportamiento de los agentes para robar credenciales o causar pérdidas financieras. La única defensa sólida conocida es el aislamiento arquitectónico que separa estrictamente la planificación de tareas confiables de las observaciones del entorno que no son confiables.

Resumen: La generación de recuperación aumentada (RAG) se ha convertido en la estrategia predeterminada para proporcionar conocimiento contextual a los agentes de modelos de lenguaje grande (LLM). Sin embargo, RAG trata la memoria como una tabla de búsqueda sin estado: la información persiste indefinidamente, la recuperación es de sólo lectura y la continuidad temporal está ausente.