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Resumen: Los modelos de lenguajes grandes (LLM) están cada vez más integrados en la educación en ciencias de la computación a través de herramientas de programación asistidas por IA, sin embargo, dichos flujos de trabajo a menudo exhiben una desviación objetiva, en la que los resultados localmente plausibles divergen de las especificaciones de las tareas establecidas.

Resumen: A medida que el enfoque en la codificación basada en LLM cambia de la generación de código estático en un solo paso a la interacción agente de varios pasos con herramientas y entornos, comprender qué tareas desafiarán a los agentes y por qué se vuelve cada vez más difícil.

Resumen: Los sistemas de modelo de lenguaje grande (LLM) de agente único luchan por soportar simultáneamente diversas funciones conversacionales y mantener la seguridad en la comunicación de salud conductual.