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Resumen: Adaptar el proceso de pensamiento basado en la retroalimentación correctiva es una habilidad esencial en el aprendizaje humano, particularmente en entornos colaborativos. Por el contrario, el paradigma actual de entrenamiento de grandes modelos de lenguaje se basa en gran medida en el modelado de corpus vastos y estáticos.

Resumen: Los modelos de acción de gran tamaño (LAM) han demostrado un inmenso potencial en la navegación autónoma al unir el razonamiento de alto nivel con el control de bajo nivel. Sin embargo, implementar estos modelos de parámetros multimillonarios en dispositivos perimetrales sigue siendo un desafío importante debido a las limitaciones de memoria y los requisitos de latencia.

Resumen:Antecedentes: Los modelos de lenguaje grandes han demostrado un sólido desempeño en exámenes médicos generales, pero el razonamiento clínico de subespecialidades sigue siendo un desafío debido a las pautas que evolucionan rápidamente y a las jerarquías de evidencia matizadas.