Resumen: Los agentes de modelo de lenguaje grande (LLM) se implementan cada vez más en flujos de trabajo de larga ejecución, donde deben preservar el estado del usuario y de la tarea en muchos turnos.
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Resumen: Los modelos de razonamiento recursivo como el modelo de razonamiento jerárquico (HRM) y el modelo diminuto recursivo (TRM) muestran que las redes pequeñas y de peso compartido pueden resolver acertijos NP y con gran cantidad de computación refinando iterativamente estados latentes, pero su entrenamiento generalmente se basa en una supervisión profunda y/o desarrollos largos que aumentan
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Resumen:Prose2Policy (P2P) es una herramienta práctica basada en LLM que traduce políticas de control de acceso en lenguaje natural (NLACP) a código Rego ejecutable (el lenguaje de políticas de Open Policy Agent, OPA).
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