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Resumen: Los motores de respuesta de IA median cada vez más el acceso al conocimiento del dominio mediante la generación de respuestas y citando fuentes web. Presentamos GEO-16, un marco de auditoría de 16 pilares que se convierte en señales de calidad de la página en puntajes de pilares con bandas y una puntuación GEO normalizada G que varía de 0 a 1.

Resumen: Para abordar estos problemas, proponemos TextSC {liberado}, un nuevo marco MAD que elimina la necesidad de consenso entre los agentes. TextSC {libe-mad} presenta un mecanismo de decisión basado en puntaje novedoso que evalúa toda la trayectoria de debate en lugar de depender de la última ronda solamente.

Resumen: los modelos de texto a imagen (T2I), al tiempo que ofrecen un inmenso potencial creativo, dependen en gran medida de la intervención humana, planteando desafíos de usabilidad significativos que a menudo requieren ingeniería rápida manual, iterativa sobre las indicaciones a menudo subestimadas.