Enmascaramiento causal en datos espaciales: un caso teórico de la información para aprender conjuntos de datos espaciales con modelos de lenguaje unimodales

Resumen: Los modelos de lenguaje se diseñan tradicionalmente en torno a un enmascaramiento causal. En dominios con estructura espacial o relacional, el enmascaramiento causal a menudo se considera inapropiado y, en su lugar, se utilizan linealizaciones secuenciales.

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Glia: una IA inspirada en el ser humano para el diseño y la optimización de sistemas automatizados

Resumen:¿Puede una IA diseñar de forma autónoma mecanismos para sistemas informáticos a la par de la creatividad y el razonamiento de los expertos humanos? Presentamos Glia, una arquitectura de inteligencia artificial para el diseño de sistemas en red que utiliza grandes modelos de lenguaje (LLM) en un flujo de trabajo de múltiples agentes inspirado en humanos.

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