Autor: admin

Resumen:Presentamos un estudio de caso sobre el descubrimiento matemático semiautónomo, utilizando Gemini para evaluar sistemáticamente 700 conjeturas etiquetadas como “Abiertas” en la base de datos Erdős Problems de Bloom.

Resumen: Los grandes modelos de razonamiento (LRM) han demostrado un rendimiento notable en tareas complejas, pero adolecen de altos costos computacionales y latencia.

Resumen:La predicción espacio-temporal urbana en condiciones extremas (por ejemplo, lluvias intensas) es un desafío debido a la rareza y la dinámica de los eventos. Los enfoques existentes basados ​​en datos que incorporan el clima como información auxiliar a menudo se basan en descriptores de grano grueso y carecen de mecanismos dedicados para capturar efectos espacio-temporales de grano fino.