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Seguimiento de los límites de la propagación del conocimiento: cómo los LLM fallan en el razonamiento de varios pasos con conocimientos contradictorios

Resumen: Una solución común para mitigar la información desactualizada o incorrecta en los modelos de lenguaje grande (LLM) es proporcionar datos actualizados en contexto o mediante la edición de conocimientos.

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22 enero, 2026
Lee más sobre el artículo MiRAGE: un marco multiagente para generar un conjunto de datos multimodal de preguntas y respuestas de múltiples saltos para la evaluación de RAG
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MiRAGE: un marco multiagente para generar un conjunto de datos multimodal de preguntas y respuestas de múltiples saltos para la evaluación de RAG

Resumen: La rápida evolución de la generación aumentada de recuperación (RAG) hacia aplicaciones empresariales multimodales de alto riesgo ha superado el desarrollo de puntos de referencia de evaluación específicos de dominio.

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22 enero, 2026
Lee más sobre el artículo Fiabilidad por diseño: cuantificar y eliminar el riesgo de fabricación en LLM. De la IA generativa a la consultiva: un análisis comparativo en el ámbito jurídico y lecciones para bases de conocimiento de alto riesgo
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Fiabilidad por diseño: cuantificar y eliminar el riesgo de fabricación en LLM. De la IA generativa a la consultiva: un análisis comparativo en el ámbito jurídico y lecciones para bases de conocimiento de alto riesgo

Resumen:Este artículo examina cómo hacer que los modelos de lenguaje grandes sean confiables para el trabajo legal de alto riesgo mediante la reducción de las alucinaciones.

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22 enero, 2026

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