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Resumen: En este trabajo, investigamos si mejorar la claridad de la tarea puede mejorar la capacidad de razonamiento de los modelos de idiomas grandes, centrándose en la prueba de teorema en Coq.

Resumen: El rápido crecimiento de los datos biomédicos, las herramientas y la literatura ha creado un panorama de investigación fragmentado que supera la experiencia humana. Si bien los agentes de IA ofrecen una solución, generalmente dependen de los conjuntos de herramientas estáticos y curados manualmente, lo que limita su capacidad para adaptarse y escalar.

Resumen: El progreso en la mejora de las capacidades de planificación y razonamiento del modelo de lenguaje grande (LLM) se ve significativamente obstaculizado por el cuello de botella de generación y evaluación de datos escalables y confiables.