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Resumen: La rápida evolución de los grandes modelos de lenguaje (LLM) ha intensificado la demanda de técnicas de personalización efectivas que puedan adaptar el comportamiento del modelo a las preferencias individuales del usuario.

Resumen:Si bien los modelos multimodales de lenguaje grande (MLLM) tienen agentes de navegación GUI avanzados, los enfoques actuales enfrentan limitaciones en la generalización entre dominios y la utilización efectiva del historial. Presentamos un marco de razonamiento mejorado que integra sistemáticamente razonamiento estructurado, predicción de acciones y resumen histórico.

Resumen:Presentamos Denario, un sistema multiagente de IA diseñado para servir como asistente de investigación científica. Denario puede realizar muchas tareas diferentes, como generar ideas, consultar la literatura, desarrollar planes de investigación, escribir y ejecutar código, elaborar diagramas y redactar y revisar un artículo científico.