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Resumen:Un desafío central en la inferencia de modelos de lenguaje grande es el equilibrio entre la velocidad de generación y la calidad de la producción. Los modelos autorregresivos producen texto de alta calidad pero generan tokens de forma secuencial. Los modelos de difusión pueden generar tokens en paralelo, pero a menudo necesitan muchas iteraciones para igualar la misma calidad.

Resumen: Los modelos de lenguajes grandes (LLM) ofrecen poderosas capacidades de generación y razonamiento, pero incurren en costos de tiempo de ejecución sustanciales cuando operan en flujos de trabajo agentes que encadenan indicaciones extensas y procesan flujos de datos enriquecidos.

Resumen: Se propone una formalización de una ontología sujeto-evento para modelar sistemas dinámicos complejos sin depender del tiempo global.