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Resumen: Los grandes modelos de razonamiento (LRM) logran un éxito notable a través de pasos de pensamiento explícitos, sin embargo, los pasos de pensamiento introducen un riesgo novedoso al amplificar potencialmente los comportamientos inseguros.

Resumen:La rápida evolución de los modelos de lenguaje grande (LLM) y las tecnologías posteriores de IA agente requiere una guía arquitectónica sistemática para construir sistemas sofisticados de nivel de producción.

Resumen: Los avances recientes en modelos de lenguajes grandes (LLM) han puesto de relieve la eficacia del razonamiento en cadena de pensamiento en dominios simbólicos como las matemáticas y la programación.