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Resumen: Los modelos de lenguaje grande (LLM) se utilizan cada vez más como evaluadores para tareas de evaluación. Sin embargo, su confiabilidad suele ser limitada para tareas subjetivas, cuando los juicios humanos implican un razonamiento sutil más allá de las etiquetas de anotación.

Resumen: Los sistemas de lenguaje natural a SQL (NL a SQL) son prometedores para democratizar el acceso a datos estructurados, permitiendo a los usuarios consultar bases de datos sin aprender SQL.

Resumen:El rápido crecimiento de la literatura de investigación, particularmente en modelos de lenguajes grandes (LLM), ha hecho que la producción de artículos de estudio completos y actuales sea cada vez más difícil. Este artículo presenta autosurvey2, un proceso de varias etapas que automatiza la generación de encuestas mediante síntesis aumentada de recuperación y evaluación estructurada.