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💻 ciencias de la computación

Measuring How LLM Tool Descriptions, Cross-Tool Ambiguity, and Action Chains Compose into Excessive Agency Exploits

Este artículo presenta AGENTSPILL, una auditoría empírica que demuestra que los modelos de lenguaje de gran tamaño son altamente susceptibles a los exploits de agencia excesiva —alcanzando una tasa de éxito general del 50,6 %—, particularmente a través de la inyección de descripciones de herramientas y el encadenamiento de acciones no confirmadas, lo que provoca que los modelos prioricen instrucciones manipuladas sobre las definiciones canónicas de las herramientas y ejecuten autónomamente secuencias destructivas.

Mohammadreza Rashidi2026-08-11
💻 ciencias de la computación

Labelled-Metadata Channels and Declarative Payload Phrasing in Hidden Prompt Injection: A Cross-Format Measurement Study

Este artículo presenta un estudio de medición de formato cruzado que demuestra que las vulnerabilidades de inyección de instrucciones indirectas a menudo derivan de que los procesos de extracción no logran sanear cargas útiles ocultas incrustadas en metadatos, encabezados binarios y campos estructurados a través de diversos formatos de archivo, en lugar de provenir de la interpretación del contenido por parte de los LLM en sí mismos.

Mohammadreza Rashidi2026-08-11
💻 ciencias de la computación

The Claim-to-Action Gap: Measuring How Misinformation Turns False State into Tool Calls in Tool-Using LLM Agents

Este artículo introduce un nuevo marco para medir la brecha entre "afirmación y acción" en agentes de LLM que utilizan herramientas, demostrando que las afirmaciones falsas desencadenan acciones perjudiciales en el mundo real en casi el 70% de los ensayos, una vulnerabilidad que se neutraliza eficazmente (reduciendo la tasa de acción al 0%) mediante la implementación de un paso de verificación recomendado por OWASP antes de la ejecución.

Mohammadreza Rashidi2026-08-11
💻 ciencias de la computación

Factorial Benchmarking of Exact and Finite-Shot Gradient Resolvability in a Four-Qubit Hybrid Quantum Neural Network

Este estudio emplea un diseño factorial completo de 2³ para evaluar una red neuronal cuántica híbrida de cuatro cúbits, revelando que, si bien las interacciones estructurales y de objetivos específicas influyen significativamente en la magnitud del gradiente exacto, sus efectos bajo condiciones de disparos finitos siguen siendo estadísticamente ambiguos y aún no demuestran éxito de optimización o ventajas de hardware.

Brandon Shen2026-08-11
💻 ciencias de la computación

The Intent Gap: A Taxonomy of Real-User Failure Modes in Frontier AI Agents

Este artículo identifica una "brecha de intención" crítica en la que los modelos de IA de frontera no logran satisfacer las necesidades reales de los usuarios a pesar del cumplimiento literal de las instrucciones, revelando que los bancos de pruebas actuales diseñados por investigadores pasan por alto estos fallos relevantes para el despliegue debido a que los usuarios reales rara vez verbalizan su insatisfacción, un fenómeno que el autor cuantifica a través de una nueva taxonomía derivada de la minería de corpus de conversaciones a gran escala.

Kanupriya Yakhmi2026-08-11
💻 ciencias de la computación

HABIT: A Self-Evolving AI-Agent Harness for GUI-Based CAE Software---Application to Aerospace

Este artículo presenta HABIT, un arnés de agentes de IA autoevolutivo y agnóstico al host diseñado para automatizar flujos de trabajo complejos de CAE basados en GUI en el sector aeroespacial mediante la sincronización de llamadas a herramientas fiables con estados de software en tiempo real y la adaptación continua a los hábitos del usuario a través de un sistema de aprendizaje impulsado por la memoria.

Shaoqi WU, Jingyi LI, Jiayi YAO, Xingyuan JU2026-08-11
💻 ciencias de la computación

A Hybrid Graph Neural Network Approach for Fraud Detection in Financial Transactions

Este artículo propone un novedoso marco de red neuronal de grafos híbrida que integra Redes Convolucionales de Grafos, Redes de Atención de Grafos, Transformers de Grafos y mejora de características basada en wavelets para capturar patrones estructurales y espectrales multiescala, superando significativamente a los métodos existentes en la detección de fraude financiero complejo con alta precisión y escalabilidad.

Mohamed Hechmi2026-08-11
💻 ciencias de la computación

A PINN Approach for Solving Singularly Perturbed Parabolic Partial Differential Equations with Two Small Parameters

Este artículo propone dos modelos de Redes Neuronales Informadas por la Física, DeepXDE y una implementación en PyTorch puro, para resolver eficazmente ecuaciones diferenciales parciales parabólicas singularmente perturbadas con dos parámetros pequeños, abordando las limitaciones de los métodos numéricos estándar para capturar capas límite e interiores.

Archishman Nag, Akmal Raza, Arshad Khan2026-08-11
💻 ciencias de la computación

Feature-Reduced IoT Intrusion Detection Using Clustering-Based Mutual Information and Meta-Heuristic CNN Optimization

Este artículo propone un flujo de trabajo de detección de intrusiones para IoT computacionalmente eficiente que integra una estrategia de balanceo híbrida SMOTE-ENN-LOF, un algoritmo de selección de características basado en información mutua y agrupamiento (BBFS), y redes CNN 1D optimizadas mediante Hunger Games Search para lograr una detección de ataques confiable con conjuntos de características reducidos y arquitecturas de modelos compactas a través de diversos conjuntos de datos de IoT.

S KUMAR REDDY MALLIDI, Rajeswara Rao Ramisetty2026-08-11
💻 ciencias de la computación

Explainable Hybrid ConvNeXt–Vision Transformer Model for Pneumonia Detection from Chest X-ray Images

Este artículo propone un marco de aprendizaje profundo híbrido y explicable que combina ConvNeXt-Base con CBAM y Vision Transformer (ViT-B/16) que logra una precisión de detección de neumonía superior (94.03%) e interpretabilidad en imágenes de radiografías de tórax en comparación con los modelos base existentes.

Israt Fatema Shorna, Sadek Al Prince, Aziz Misher Mishu, Gazi Mehraj Sakib, Fairuz Aman2026-08-11