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Resumen: Los modelos de lenguajes grandes (LLM) han permitido el diseño heurístico automatizado (AHD) para problemas de optimización combinatoria (COP), pero la dependencia de los marcos existentes en reglas evolutivas fijas y plantillas estáticas a menudo conduce a una generación heurística miope, evaluaciones redundantes y razonamiento limitado sobre cómo se deben derivar nuevas heurísticas.

Resumen: Los modelos de lenguajes grandes (LLM) luchan con un razonamiento complejo y de largo plazo debido a la inestabilidad causada por su supuesto político congelado.

Resumen: Investigamos si los agentes basados ​​en LLM pueden desarrollar protocolos de comunicación orientados a tareas que difieren del lenguaje natural estándar en tareas de razonamiento colaborativo.