
5 min de lecturaNota de investigación
Aprendizaje federado descentralizado robusto: límites y preguntas abiertas
Preguntas abiertas en DFL robusto: grafos dinámicos, contexto manipulado, privacidad, modalidades ausentes y experimentos para avanzar.
Notas de investigación y guías técnicas sobre aprendizaje federado, IA distribuida, ciberdefensa, sistemas confiables y plataformas con privacidad.
12 artículos. Página 1 de 2.

5 min de lecturaNota de investigación
Preguntas abiertas en DFL robusto: grafos dinámicos, contexto manipulado, privacidad, modalidades ausentes y experimentos para avanzar.

4 min de lecturaNota de investigación
Ciberdefensa autónoma con LLMs: estados, límites de acción, recuperación y métricas para evaluar utilidad y seguridad por separado.

4 min de lecturaNota de investigación
GraphRAG para inteligencia de amenazas: entidades, relaciones, STIX, procedencia y evaluación frente a recuperación por fragmentos.

4 min de lecturaNota de investigación
P-RAG frente a RAG contextual: memoria en parámetros, actualización, permisos y procedencia para conocimiento de ciberseguridad.

4 min de lecturaNota de investigación
MoE distribuida en edge: colocación de expertos, camino crítico, ancho de banda, activaciones y recuperación ante fallos.

5 min de lecturaNota de investigación
Cómo funciona Modalis: prototipos multimodales, gating y alineación en DFL. Resultados publicados, límites y propuestas de ablación.
Este sitio carga analítica opcional de Google y proveedores externos de analítica solo si aceptas. Puedes rechazarla y seguir usando la web con normalidad.