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Resumen:Si bien los avances recientes en los modelos de lenguajes grandes (LLM) se han mostrado prometedores en la generación de código y la automatización de tareas, desafíos importantes obstaculizan la realización de la automatización de la verificación funcional de un extremo a otro.

Resumen: Los modelos de difusión han remodelado significativamente el campo de la inteligencia artificial generativa y ahora se exploran cada vez más por su capacidad en el aprendizaje de representación discriminativa.

Resumen: El marco emplea una estrategia de fusión estructurada en la que estructuras KE seleccionadas por expertos guían las indicaciones de LLM para facilitar el descubrimiento de triples de conocimiento alineados semánticamente.