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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.

Resumen: Los agentes del Large Language Model (LLM) han evolucionado desde la generación de texto básico hasta la realización de tareas complejas de forma autónoma a través de la interacción con herramientas externas.

Resumen:Recientemente, los modelos de lenguajes grandes (LLM) han demostrado notables capacidades de resolución de problemas al integrarse de forma autónoma con herramientas externas para el razonamiento colaborativo.