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Resumen: Estudios recientes han sugerido que los modelos de lenguajes grandes (LLM) podrían proporcionar ideas interesantes que contribuyan al descubrimiento matemático.

Resumen: Los grandes modelos de razonamiento (LRM) han demostrado capacidades impresionantes, pero adolecen de ineficiencias cognitivas como “pensar demasiado” en problemas simples y “pensar insuficientemente” en problemas complejos.

Resumen:Aumentar el presupuesto de pensamiento de los modelos de IA puede mejorar significativamente la precisión, pero no todas las preguntas justifican la misma cantidad de razonamiento. Es posible que los usuarios prefieran asignar diferentes cantidades de esfuerzo de razonamiento dependiendo de cómo valoran la calidad de la salida frente a la latencia y el costo.