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Resumen:La rápida evolución de los grandes modelos multimodales (LMM) ha permitido a los agentes realizar tareas físicas y digitales complejas, sin embargo, su implementación como tomadores de decisiones autónomos introduce importantes riesgos de seguridad conductuales no intencionales.

Resumen:Si bien los avances recientes en los modelos de lenguajes grandes (LLM) se han mostrado prometedores en la generación de código y la automatización de tareas, desafíos importantes obstaculizan la realización de la automatización de la verificación funcional de un extremo a otro.

Resumen: El preentrenamiento de audio actual busca aprender representaciones unificadas para tareas amplias de comprensión de audio, pero sigue estando fragmentado y tiene un cuello de botella fundamentalmente por su dependencia de etiquetas débiles, ruidosas y de escala limitada.