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Resumen: Los problemas matemáticos planteados (MWP) constituyen un tema de investigación fundamental en inteligencia artificial (IA) que se remonta a la década de 1960. Esta investigación tiene como objetivo mejorar las capacidades de razonamiento de la IA reflejando la inteligencia cognitiva similar a la humana.

Resumen:Este trabajo aplica redes de flujo generativo (GFlowNets) a tres problemas de optimización de gráficos: el problema del vendedor ambulante, el árbol de expansión mínimo y el camino más corto. GFlowNets son modelos generativos que aprenden a muestrear soluciones proporcionalmente a una función de recompensa.

Resumen: Los modelos de lenguaje grande (LLM) han demostrado sólidas capacidades de razonamiento en la resolución de problemas matemáticos basados ​​en texto; sin embargo, cuando se adaptan a tareas de razonamiento visual, en particular a la resolución de problemas geométricos, su rendimiento disminuye sustancialmente porque los problemas geométricos presentan desafíos únicos.