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Resumen: Los modelos de visión y lenguaje muestran un sólido rendimiento de disparo cero para la clasificación de radiografías de tórax, pero las métricas planas estándar no logran distinguir entre errores clínicamente menores y graves. Este trabajo investiga cómo cuantificar y mitigar los errores de abstracción aprovechando las taxonomías médicas.

Resumen: Los modelos de lenguaje visual (VLM) van a la zaga de los modelos de lenguaje de solo texto en razonamiento matemático cuando los mismos problemas se presentan como imágenes en lugar de texto.

Resumen:Si bien los modelos de lenguaje grandes demuestran una notable competencia en la planificación semántica de alto nivel, siguen estando limitados en el manejo de manipulaciones detalladas de componentes web de bajo nivel.