Resumen: El año pasado marcó un punto de inflexión en la evolución y el uso en el mundo real de grandes modelos de lenguaje (LLM).
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Resumen: Los recomendadores modernos basados en LLM pueden generar listas clasificadas convincentes, pero tienen dificultades para satisfacer de manera confiable las limitaciones de gobernanza, como la exposición mínima de cola larga o los requisitos de diversidad.
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Resumen: El cálculo científico de grandes deformaciones en sólidos elástico-plásticos es crucial en diversas aplicaciones de fabricación. Los métodos numéricos tradicionales presentan varias limitaciones inherentes, lo que hace que el aprendizaje profundo (DL) sea una alternativa prometedora.
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