Resumen: Los sistemas de IA del mundo real están abordando problemas cada vez más complejos, a menudo a través de interacciones entre agentes de modelos de lenguaje grande (LLM). Cuando estos agentes desarrollan convenciones inconsistentes, la coordinación puede fallar.
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Resumen:Presentamos un enfoque novedoso para el razonamiento matemático controlable que aprovecha los vectores de pensamiento autooptimizados con minimización de entropía. Nuestro método introduce vectores de pensamiento que se pueden aprender y que modulan dinámicamente el proceso de razonamiento interno de grandes modelos de lenguaje.
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Resumen:Si bien los avances recientes en modelos de lenguaje grande (LLM) han mejorado la calidad de la generación de texto creativo, aún persisten desafíos importantes en la producción de historias personalizadas que reflejen las preferencias individuales de los usuarios.
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