Noticias externas

Resumen: Impulsados ​​por las demandas cada vez más complejas y orientadas a la toma de decisiones del análisis de series de tiempo, presentamos la tarea de Razonamiento de series de tiempo semántico-condicional, que extiende el análisis de series de tiempo convencional más allá del modelado puramente numérico para incorporar comprensión contextual y semántica.

Resumen: ¿Pueden los sistemas de IA entrenados en el registro científico hasta un punto fijo en el tiempo pronosticar los avances científicos que siguen? Esta capacidad podría ayudar a los investigadores a identificar colaboradores y direcciones de investigación impactantes, y anticipar qué problemas y métodos serán centrales a continuación.

Resumen:El rendimiento de los agentes basados ​​en LLM depende no sólo del agente en sí sino también de la calidad de las interfaces de herramientas que consume.