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Resumen: Los modelos de lenguajes grandes a menudo luchan con tareas analíticas complejas de largo plazo en tablas no estructuradas, que generalmente presentan encabezados jerárquicos y bidireccionales y diseños no canónicos. Formalizamos este desafío como Investigación Tabular Profunda (DTR), que requiere un razonamiento de varios pasos sobre regiones de tablas interdependientes.

Resumen: Los sistemas colectivos de IA dependen cada vez más de la deliberación de múltiples LLM, pero su estabilidad bajo ejecución repetida sigue estando mal caracterizada.

Resumen:Métodos: Desarrollamos Sentinel, un agente de IA autónomo que utiliza el protocolo de contexto modelo (MCP) para la clasificación contextual de los signos vitales de RPM a través de 21 herramientas clínicas y razonamiento de varios pasos.