Noticias externas

Resumen: Los modelos de lenguaje grande basados ​​en difusión (dLLM) refinan las generaciones de tokens mediante la eliminación iterativa de ruido, pero las respuestas a menudo se estabilizan antes de que se completen todos los pasos.

Resumen: Los avances recientes en modelos de lenguajes grandes (LLM) han demostrado sólidas capacidades de razonamiento a través del aprendizaje por refuerzo previo y posterior al entrenamiento a gran escala, demostrado por DeepSeek-R1.

Resumen:La recopilación de datos a menudo refleja decisiones humanas. En el sector sanitario, por ejemplo, la derivación para una prueba diagnóstica está influenciada por la salud del paciente, sus preferencias, los recursos disponibles y las recomendaciones del médico.