Resumen: Proponemos un algoritmo simple para generar cuadrados mágicos binarios (BMS), es decir, matrices binarias cuadradas donde la suma de todas las filas y todas las columnas es igual. Demostramos por inducción que nuestro algoritmo siempre devuelve BMS válido con una complejidad teórica óptima.
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Resumen: Los modelos de lenguajes grandes (LLM) sobresalen en diversas aplicaciones, pero enfrentan desafíos duales: generar contenido dañino bajo ataques de jailbreak y rechazar consultas benignas debido a mecanismos de seguridad rígidos.
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Resumen: Los modelos de lenguaje grande (LLM) enfrentan limitaciones significativas cuando se aplican a gráficos a gran escala, luchando con restricciones de contexto y razonamiento inflexible. Presentamos GraphChain, un marco que permite a los LLM analizar gráficos complejos a través de secuencias dinámicas de herramientas especializadas, imitando la inteligencia exploratoria humana.
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