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La seguridad tradicional en la monitorización asume que el éxito o el fracaso de una inyección de prompts se decide en el momento de la lectura, pero las investigaciones demuestran que un Agent que introduce un proceso de razonamiento alterará la varianza de los resultados en los pasos posteriores. Esto indica que los límites de defensa de seguridad de los modelos de lenguaje de gran tamaño se están extendiendo desde el filtrado de entradas estáticas hacia la monitorización dinámica del proceso de razonamiento.

Los agentes de modelos de lenguaje grandes se están volviendo cada vez más populares en escenarios de nivel empresarial, pero investigaciones recientes muestran un acoplamiento fundamental entre sus capacidades de tareas y las filtraciones de privacidad. Esto muestra que depender únicamente de la expansión de la escala del modelo no puede resolver los riesgos de cumplimiento, y las empresas deben introducir mecanismos especiales de auditoría y control de privacidad durante la implementación.

En los frameworks de agente de IA, sustituir modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM) de vanguardia por modelos de lenguaje pequeños (SLM) para gestionar microtareas periféricas se está convirtiendo en una dirección clave para reducir costos. Sin embargo, los benchmarks indican que los SLM listos para usar (out-of-the-box) aún presentan una brecha de rendimiento en tareas específicas, lo que significa que confiar únicamente en modelos ligeros sin ajuste fino no puede garantizar directamente la estabilidad del sistema de agentes.

Leer directamente el primer token de un juez de LLM a través de logits, aunque tiene un coste computacional bajo, sobreestima sistemáticamente el sesgo de posición. Este defecto en el mecanismo significa que muchos de los resultados de evaluación automatizada actuales podrían no ser precisos, lo que refleja que los métodos de evaluación basados en el comportamiento del modelo deben ser reevaluados.