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Resumen:La emoción juega un papel importante en la cognición y el desempeño humanos. Motivados por esto, investigamos si señales emocionales análogas pueden moldear el comportamiento de agentes y modelos de lenguaje grande (LLM).

Resumen: Monte Carlo Tree Search (MCTS) es un método eficaz de escalamiento informático en tiempo de prueba (TTCS) para mejorar el rendimiento de razonamiento de modelos de lenguaje grandes, pero su tiempo de ejecución altamente variable conduce a una latencia de cola larga severa en la práctica.

Resumen: Los modelos de lenguajes grandes (LLM) priorizan cada vez más la validación del usuario sobre la precisión epistémica, un fenómeno conocido como adulación. Presentamos The Silicon Mirror, un marco de orquestación que detecta dinámicamente las tácticas de persuasión del usuario y ajusta el comportamiento de la IA para mantener la integridad fáctica.