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Resumen: Los modelos de lenguajes grandes (LLM) han permitido el diseño heurístico automatizado (AHD) para problemas de optimización combinatoria (COP), pero la dependencia de los marcos existentes en reglas evolutivas fijas y plantillas estáticas a menudo conduce a una generación heurística miope, evaluaciones redundantes y razonamiento limitado sobre cómo se deben derivar nuevas heurísticas.

Resumen: La introducción de agentes de inteligencia artificial (IA) en entornos de grupos humanos plantea preguntas esenciales sobre cómo estos nuevos participantes influyen en las normas sociales cooperativas.

Resumen: Las indicaciones de cadena de pensamiento (CoT) mejoran el razonamiento LLM pero generan una alta latencia y costos de memoria debido a los rastros detallados, lo que motiva la compresión de CoT con corrección preservada.