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Resumen: El panorama de la IA personal está actualmente dominado por la generación aumentada de recuperación de “caja negra”. Si bien las bases de datos vectoriales estándar ofrecen coincidencias estadísticas, adolecen de una falta fundamental de responsabilidad: cuando una IA alucina o recupera datos confidenciales, el usuario no puede inspeccionar la causa ni corregir el error.

Resumen: La destilación de conocimientos es una técnica ampliamente adoptada para transferir capacidades de los LLM a modelos de estudiantes más pequeños y eficientes. Sin embargo, el uso no autorizado de la destilación del conocimiento aprovecha injustamente el considerable esfuerzo y costo invertido en el desarrollo de modelos de frontera.

Resumen:Tanto los científicos sociales como los informáticos proponen modelos formales (modelos de factores latentes y leyes de escala) para identificar las capacidades subyacentes a las puntuaciones de referencia. Sin embargo, ninguna de las técnicas es satisfactoria para la validez de constructo.