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Resumen: El rápido crecimiento de los datos biomédicos, las herramientas y la literatura ha creado un panorama de investigación fragmentado que supera la experiencia humana. Si bien los agentes de IA ofrecen una solución, generalmente dependen de los conjuntos de herramientas estáticos y curados manualmente, lo que limita su capacidad para adaptarse y escalar.

Resumen: Los agentes de investigación de IA están demostrando un gran potencial para acelerar el progreso científico mediante la automatización del diseño, la implementación y la capacitación de modelos de aprendizaje automático.

Resumen: En este trabajo, investigamos si mejorar la claridad de la tarea puede mejorar la capacidad de razonamiento de los modelos de idiomas grandes, centrándose en la prueba de teorema en Coq.