Semanas, señales y relaciones proceden del corpus editorial publicado.
Explorar el corpus sin confundir densidad con evidencia.
Esta superficie responde dónde está creciendo la atención editorial y qué lectura abre cada eje. Las vistas SVG y HTML ayudan a comparar; las tablas y enlaces conservan la misma ruta verificable.
- CORTES OBSERVADOS
- 11
- SEÑALES EN ARCHIVO
- 169
- EJES EDITORIALES
- 9
- RELACIONES SEÑAL—EJE
- 270
01TIEMPO / CORTES OBSERVADOS
Primero, comprobar qué cambió.
La tendencia cuenta señales importadas por corte. El calor temático normaliza la densidad de cada eje dentro de la semana; no interpola periodos ausentes ni convierte frecuencia en mérito.
TENDENCIA SEMANAL
11 cortesPapers leídos
TENDENCIA · LISTA11 cortes · 169 señales observadas · La vista está disponible y la alternativa tabular permanece debajo.
Cada punto procede de un corte importado; no interpolamos semanas que todavía no hemos observado.
Ver valores sin gráfico
| Semana | Papers |
|---|---|
| 8–14 JUNIO 2026 | 15 |
| 15–21 JUNIO 2026 | 15 |
| 22–28 JUNIO 2026 | 15 |
| 29 JUNIO–5 JULIO 2026 | 15 |
| 6–12 JULIO 2026 | 15 |
| 13–19 JULIO 2026 | 15 |
| 20–26 JULIO 2026 | 15 |
| 27 JULIO–2 AGOSTO 2026 | 15 |
| 3–9 AGOSTO 2026 | 15 |
| 10–16 AGOSTO 2026 | 14 |
| 24–30 AGOSTO 2026 | 20 |
CALOR TEMÁTICO
Por semanaDensidad por eje
CALOR TEMÁTICO · LISTA9 ejes · 11 cortes comparables · La vista está disponible y la alternativa tabular permanece debajo.
8 JUN15 JUN22 JUN29 JUN6 JUL13 JUL20 JUL27 JUL3 AGO10 AGO24 AGOAgentes1010101010101010101010Skills26002004293RAG4046228101068Retrieval80404266492Seguridad42224244046Multimodal62206484442Memoria20220020620Discovery62224246490Evaluación8104888226102
0 · menor densidad10 · mayor densidad
Ver valores sin gráfico
| Eje | 8–14 JUNIO 2026 | 15–21 JUNIO 2026 | 22–28 JUNIO 2026 | 29 JUNIO–5 JULIO 2026 | 6–12 JULIO 2026 | 13–19 JULIO 2026 | 20–26 JULIO 2026 | 27 JULIO–2 AGOSTO 2026 | 3–9 AGOSTO 2026 | 10–16 AGOSTO 2026 | 24–30 AGOSTO 2026 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Agentes | 10/10 | 10/10 | 10/10 | 10/10 | 10/10 | 10/10 | 10/10 | 10/10 | 10/10 | 10/10 | 10/10 |
| Skills | 2/10 | 6/10 | 0/10 | 0/10 | 2/10 | 0/10 | 0/10 | 4/10 | 2/10 | 9/10 | 3/10 |
| RAG | 4/10 | 0/10 | 4/10 | 6/10 | 2/10 | 2/10 | 8/10 | 10/10 | 10/10 | 6/10 | 8/10 |
| Retrieval | 8/10 | 0/10 | 4/10 | 0/10 | 4/10 | 2/10 | 6/10 | 6/10 | 4/10 | 9/10 | 2/10 |
| Seguridad | 4/10 | 2/10 | 2/10 | 2/10 | 4/10 | 2/10 | 4/10 | 4/10 | 0/10 | 4/10 | 6/10 |
| Multimodal | 6/10 | 2/10 | 2/10 | 0/10 | 6/10 | 4/10 | 8/10 | 4/10 | 4/10 | 4/10 | 2/10 |
| Memoria | 2/10 | 0/10 | 2/10 | 2/10 | 0/10 | 0/10 | 2/10 | 0/10 | 6/10 | 2/10 | 0/10 |
| Discovery | 6/10 | 2/10 | 2/10 | 2/10 | 4/10 | 2/10 | 4/10 | 6/10 | 4/10 | 9/10 | 0/10 |
| Evaluación | 8/10 | 10/10 | 4/10 | 8/10 | 8/10 | 8/10 | 2/10 | 2/10 | 6/10 | 10/10 | 2/10 |
02EJES / RUTAS DE LECTURA
Después, abrir la relación que merece lectura.
Cada eje conserva su pregunta, número de señales, semanas observadas y enlaces. El radar es una vista de orientación; la tabla inferior contiene la misma decisión sin depender sólo del color ni de la interacción.
COBERTURA ACUMULABLE / RADAR SVG
Qué líneas están ganando densidad.
El radar ya no representa sólo las fichas publicadas: recorre las 169 señales del archivo, las clasifica en nueve ejes y conserva un corte semanal para ver por dónde merece seguir leyendo.
densidad del corte escala editorial 0—10
CÓMO SE LEE
Cada señal puede pertenecer a hasta tres ejes por sus temas, problemas y aplicaciones. El valor 0—10 normaliza la densidad dentro de cada semana de unas 15 señales: sirve para comparar el foco del corte, no para afirmar que un área sea objetivamente mejor o más grande. Las entradas pendientes de fuente permanecen visibles y enlazan al archivo, no se disfrazan de evidencia primaria.
RADAR · LISTA9 ejes · 169 señales · corte 24–30 AGOSTO 2026 · La vista está disponible y la alternativa tabular permanece debajo.
CORTE ACTIVO24–30 AGOSTO 202620 señales en el corte. Los valores muestran densidad relativa por eje dentro de esa semana; no son una medida del campo completo.
FOCO SELECCIONADO · 100 SEÑALES · 11 SEMANAS
Agentes
¿Cómo se componen modelo, herramientas, memoria y políticas en un sistema que puede actuar?
01MobilePA-Bench: Evaluating Mobile Personal Agents in Real-World Tasks↗02OODA-Tool: Specialized OODA Loops for Tool-Using Agents↗03AnTrap: A Comprehensive Benchmark for Anomaly Traps in GUI Agents↗06SPA: Secure Planning Agents with Information-Flow Control↗08TOPAS: Topology-Aware Scheduling for LLM Agent Workflows↗09ReWorld: An Interactive World Model with Long-Horizon Memory↗
La vista usa SVG nativo; los datos tabulares conservan la misma lectura sin depender de color ni interacción.
Ver los datos del radar sin gráfico
| Eje | Valor | Señales | Primera lectura |
|---|---|---|---|
| AGENTES / SISTEMAS | 10/10 | 100 | MobilePA-Bench: Evaluating Mobile Personal Agents in Real-World Tasks |
| SKILLS / RUNTIME | 3/10 | 14 | MobilePA-Bench: Evaluating Mobile Personal Agents in Real-World Tasks |
| RAG / EVIDENCIA | 8/10 | 32 | MetaRAG: Meta-Reinforcement Learning for Adaptive Retrieval-Augmented Generation |
| RETRIEVAL / RANKING | 2/10 | 22 | CAFE: Self-Improving Search Agents Need Co-Evolving Feedback |
| SEGURIDAD / GOBERNANZA | 6/10 | 18 | AnTrap: A Comprehensive Benchmark for Anomaly Traps in GUI Agents |
| MULTIMODAL / MUNDO FÍSICO | 2/10 | 21 | ReWorld: An Interactive World Model with Long-Horizon Memory |
| MEMORIA / CONTINUIDAD | 0/10 | 8 | VibeLifeBench: Can Your Life Agent Be Proactive and Persistent in a Living World? |
| DISCOVERY / LÍNEAS | 0/10 | 20 | Mechanism Design for Generative Engines: From Exploitation toward Win-Win Outcomes |
| RAZONAMIENTO / EVALUACIÓN | 2/10 | 35 | MetaRAG: Meta-Reinforcement Learning for Adaptive Retrieval-Augmented Generation |
03FRONTERA / CÓMO INTERPRETARLO
Los valores 0—10 normalizan foco dentro de cada corte; son una transformación editorial reproducible.
Una forma grande no demuestra impacto, causalidad, madurez ni superioridad técnica.