Autor: admin

Resumen: A medida que los grandes modelos de lenguaje se vuelven parte integral de los sistemas de inteligencia artificial agentes, sus demandas de energía durante la inferencia pueden plantear importantes desafíos de sostenibilidad.

Resumen: Las secuencias de comportamiento del usuario en los sistemas de recomendación modernos exhiben una heterogeneidad de longitud significativa, que va desde escasas interacciones de corto plazo hasta ricas historias de largo plazo.

Resumen: La detección de alucinaciones es fundamental para implementar modelos de lenguaje grandes (LLM) en aplicaciones del mundo real. Los métodos de detección de alucinaciones existentes logran un rendimiento sólido cuando los datos de entrenamiento y de prueba provienen del mismo dominio, pero adolecen de una generalización deficiente entre dominios.