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Resumen: El costo de inferencia de los modelos de lenguajes grandes (LLM) se ha convertido en un factor crítico para determinar su viabilidad comercial y su adopción generalizada. Este artículo presenta un marco cuantitativo de “economía de la inferencia”, tratando el proceso de inferencia LLM como una actividad de producción inteligente impulsada por computación.

Resumen:Los modelos de lenguajes grandes (LLM) están catalizando el desarrollo de agentes de investigación de IA autónomos para descubrimientos científicos y de ingeniería.

Resumen: Las conductas de las personas dirigidas a objetivos están influenciadas por sus sesgos cognitivos, y los sistemas autónomos que interactúan con las personas deben ser conscientes de ello. Por ejemplo, la atención de las personas a los objetos de su entorno estará sesgada de manera que afecte sistemáticamente la forma en que realizan tareas cotidianas, como conducir al trabajo.