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Resumen:Un cuello de botella fundamental en la colaboración entre humanos e IA es la “brecha de expresión de intenciones”, la dificultad para los humanos de transmitir de manera efectiva pensamientos complejos y de alta dimensión a la IA.

Resumen:Si bien los modelos multimodales de lenguaje grande (MLLM) tienen agentes de navegación GUI avanzados, los enfoques actuales enfrentan limitaciones en la generalización entre dominios y la utilización efectiva del historial. Presentamos un marco de razonamiento mejorado que integra sistemáticamente razonamiento estructurado, predicción de acciones y resumen histórico.

Resumen:¿Puede una IA diseñar de forma autónoma mecanismos para sistemas informáticos a la par de la creatividad y el razonamiento de los expertos humanos? Presentamos Glia, una arquitectura de inteligencia artificial para el diseño de sistemas en red que utiliza grandes modelos de lenguaje (LLM) en un flujo de trabajo de múltiples agentes inspirado en humanos.