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Resumen: mientras que los modelos de idiomas grandes (LLM) se imaginan cada vez más como asistentes inteligentes para el aprendizaje personalizado, las evaluaciones sistemáticas de cabeza a cabeza dentro de escenarios de aprendizaje auténticos siguen siendo limitadas.

Resumen: Las representaciones visuales realistas de los escenarios de diseño de la calle son esenciales para la participación pública en la planificación del transporte activo. Los enfoques tradicionales son intensivos en mano de obra, lo que obstaculiza la deliberación colectiva y la toma de decisiones colaborativas.

Resumen: En la codificación médica, los expertos mapean notas clínicas no estructuradas a los códigos alfanuméricos para diagnósticos y procedimientos. Introducimos código como humanos: un nuevo marco de agente para la codificación médica con modelos de idiomas grandes.