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Resumen:¿Cuándo deberíamos delegar decisiones a los sistemas de IA? Si bien la literatura sobre alineación de valores ha desarrollado técnicas para dar forma a los valores de la IA, se ha prestado menos atención a cómo determinar, en condiciones de incertidumbre, cuándo una alineación imperfecta es lo suficientemente buena como para justificar la delegación.

Resumen:El rápido desarrollo de la IA generativa está trayendo cambios innovadores a la educación y la evaluación. A medida que aumenta la prevalencia de estudiantes que utilizan la IA para las tareas, aumentan las preocupaciones sobre la integridad académica y la validez de las evaluaciones.

Resumen: Los agentes de Large Language Model (LLM) se implementan cada vez más en entornos que generan contextos masivos y dinámicos. Sin embargo, persiste un cuello de botella crítico: si bien los agentes tienen acceso a este contexto, sus indicaciones estáticas carecen de los mecanismos para gestionarlo de manera efectiva, lo que lleva a fallas recurrentes de corrección y mejora.