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Resumen: los modelos de texto a imagen (T2I), al tiempo que ofrecen un inmenso potencial creativo, dependen en gran medida de la intervención humana, planteando desafíos de usabilidad significativos que a menudo requieren ingeniería rápida manual, iterativa sobre las indicaciones a menudo subestimadas.

Resumen: Los modelos de lenguaje grande (LLM) a menudo generan fundamentos del lenguaje natural: explicaciones de forma libre que ayudan a mejorar el rendimiento en tareas de razonamiento complejas y mejoran la interpretabilidad de los usuarios humanos. Sin embargo, evaluar estos fundamentos sigue siendo desafiante.

Resumen: El concepto del ‘agente’ ha formado profundidad la investigación de inteligencia artificial (IA), guiando el desarrollo de teorías fundamentales a aplicaciones contemporáneas como sistemas basados ​​en el modelo de lenguaje grande (LLM). Este documento reevalúa críticamente la necesidad y la optimización de este paradigma centrado en el agente.