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Resumen: El concepto del ‘agente’ ha formado profundidad la investigación de inteligencia artificial (IA), guiando el desarrollo de teorías fundamentales a aplicaciones contemporáneas como sistemas basados ​​en el modelo de lenguaje grande (LLM). Este documento reevalúa críticamente la necesidad y la optimización de este paradigma centrado en el agente.

Resumen: El aprendizaje en contexto (ICL) en modelos de idiomas grandes (LLM) ha mostrado un rendimiento notable en varias tareas sin requerir el ajuste. Sin embargo, estudios recientes han destacado el riesgo de fuga de datos privados a través del aviso en ICL, especialmente cuando los LLM están expuestos a ataques maliciosos.

Resumen: La contaminación del aire en las ciudades y las posibilidades de reducir esta contaminación representa uno de los factores más importantes con los que la sociedad actual tiene que lidiar.