Noticias externas

Resumen: Los agentes de salud longitudinales deben razonar a través de trayectorias de múltiples fuentes que combinan flujos continuos de dispositivos, escasos exámenes clínicos y eventos vitales episódicos; sin embargo, evaluarlos es difícil: los datos del mundo real no se pueden publicar a escala, y las preguntas de atribución basadas temporalmente rara vez admiten respuestas definitivas sin un

Resumen:Este artículo examina el papel de la lógica de umbral en la comprensión de la inteligencia artificial generativa.

Resumen: Los gráficos son omnipresentes en la literatura científica y financiera para presentar datos estructurados. Sin embargo, el razonamiento de gráficos sigue siendo un desafío para los modelos multimodales de lenguaje grande (MLLM) debido a la falta de datos de entrenamiento de alta calidad, así como a la necesidad de una base visual detallada y un cálculo numérico preciso.