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Resumen: El aprendizaje por refuerzo (RL) puede refinar las capacidades de razonamiento de los grandes modelos de lenguaje (LLM), pero depende fundamentalmente de un prerrequisito clave: el LLM ya puede generar rutas de razonamiento de alta utilidad con una probabilidad no despreciable.

Resumen: La comorbilidad psiquiátrica es clínicamente significativa pero desafiante debido a la complejidad de múltiples trastornos concurrentes. Para abordar esto, desarrollamos un enfoque novedoso que integra la construcción de registros médicos electrónicos (EMR) sintéticos del paciente y la generación de diálogo de diagnóstico de múltiples agentes.

Resumen: Los agentes autónomos impulsados ​​por grandes modelos de lenguaje (LLM) han demostrado capacidades impresionantes en la manipulación de herramientas para la resolución de tareas complejas. Sin embargo, los paradigmas existentes como ReAct se basan en el razonamiento y la ejecución secuenciales, sin explotar el paralelismo inherente entre subtareas independientes.