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Resumen: La rápida evolución de los modelos de lenguajes grandes (LLM) se basa en la calidad y diversidad de los conjuntos de datos posteriores al entrenamiento.

Resumen: Los modelos de lenguajes grandes (LLM) se utilizan cada vez más como agentes autónomos, pero su capacidad para coordinarse en sistemas distribuidos sigue siendo poco conocida. Presentamos textbf{LoopBench}, un punto de referencia para evaluar el razonamiento LLM en ruptura de simetría distribuida y pensamiento metacognitivo.

Resumen: Los modelos de lenguajes grandes (LLM) exhiben fuertes capacidades generativas y han demostrado un gran potencial en la generación de código.