Resumen: Los modelos de lenguaje grande (LLM) se utilizan cada vez más para desarrollar soluciones a problemas en muchos dominios, en un proceso inspirado en la evolución biológica.
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Resumen:La corrección de consultas es un punto de entrada fundamental en los procesos de búsqueda modernos, que exigen una alta precisión estrictamente dentro de las limitaciones de latencia en tiempo real. El razonamiento en cadena de pensamiento (CoT) mejora la precisión, pero genera una latencia prohibitiva para la corrección de consultas en tiempo real.
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Resumen:El juego de Go ha servido durante mucho tiempo como punto de referencia para la inteligencia artificial, exigiendo un razonamiento estratégico sofisticado y una planificación a largo plazo. Los enfoques anteriores, como AlphaGo y sus sucesores, se han basado predominantemente en la búsqueda de árboles de Monte-Carlo (MCTS) basada en modelos.
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