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Resumen: La planificación del tiempo de inferencia con modelos de lenguaje grandes frecuentemente falla bajo observabilidad parcial: cuando las condiciones previas de la tarea crítica no se especifican en el momento de la consulta, los modelos tienden a alucinar hechos faltantes o producir planes que violan restricciones estrictas.

Resumen: Los agentes basados ​​en modelos de lenguaje grande (LLM) pueden traducir las intenciones de los usuarios de alto nivel en planes y acciones en un entorno.

Resumen: Los grandes modelos de lenguaje han logrado un sólido desempeño en los puntos de referencia de razonamiento médico, sin embargo, su implementación en entornos clínicos exige una verificación rigurosa para garantizar la exactitud de los hechos.