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Resumen: Los avances recientes muestran que los grandes modelos de lenguaje (LLM) pueden actuar como agentes autónomos capaces de generar núcleos de GPU, pero la integración de estos núcleos generados por IA en sistemas de inferencia del mundo real sigue siendo un desafío.

Resumen: Este artículo compara tres categorías metodológicas de razonamiento neuronal: razonamiento LLM, razonamiento basado en aprendizaje supervisado y razonamiento explícito basado en modelos. Los LLM siguen siendo poco confiables y luchan con la toma de decisiones simples que los animales pueden dominar sin una capacitación exhaustiva de los corpus.

Resumen: La implementación de modelos de visión y lenguaje (VLM) de alto riesgo requiere una predicción selectiva, donde los sistemas se abstienen cuando no están seguros en lugar de arriesgarse a errores costosos.