Resumen: Los paradigmas de estimulación actuales para modelos de lenguajes grandes (LLM), incluidos la cadena de pensamiento (CoT) y el árbol de pensamientos (ToT), siguen caminos de razonamiento lineales o estructurados en árbol que carecen de memoria persistente, latencia estratégica y síntesis entre dominios. Presentamos el marco Enhanced Mycelium of Thought (EMoT), una arquitectura de razonamiento bioinspirada que organiza el procesamiento cognitivo en una jerarquía de cuatro niveles (Micro, Meso, Macro, Meta), implementa la latencia estratégica y la reactivación de nodos de razonamiento e integra un Palacio de la Memoria con cinco estilos de codificación mnemotécnica. EMoT es un prototipo de investigación para problemas complejos de múltiples dominios, no una mejora de indicaciones de propósito general. Dos evaluaciones complementarias revelan una compensación característica. En una evaluación ciega de LLM como juez en tres dominios, EMoT logró casi la paridad con CoT (4,20 frente a 4,33/5,0) con mayor estabilidad y superó a CoT en síntesis entre dominios (4,8 frente a 4,4). Los estudios de ablación muestran que la inactividad estratégica es arquitectónicamente esencial (la calidad colapsó de 4,2 a 1,0 cuando se deshabilitó). En un punto de referencia de respuesta corta de 15 ítems, EMoT (27%) tuvo un desempeño sustancialmente inferior al de las líneas de base más simples, lo que confirma un pensamiento excesivo sistemático en problemas simples. Estos resultados están sujetos a limitaciones importantes: tamaños de muestra pequeños (n = 3 casos complejos, n = 15 ítems de respuesta corta), evaluación de LLM como juez con posible sesgo de autopreferencia y costos computacionales generales de aproximadamente 33 veces. Hasta donde sabemos, EMoT es el primer marco de razonamiento que combina topología jerárquica, inactividad del pensamiento estratégico con reactivación y codificación de memoria mnemotécnica en una sola arquitectura.
Publicado originalmente en export.arxiv.org el 25 de marzo de 2026.
Ver fuente original
