Observatorio de información y Publicaciones

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.

Resumen: La adopción empresarial de modelos de lenguaje grande (LLM) está limitada por las alucinaciones, la deriva de dominio y la incapacidad de hacer cumplir las normas a nivel de razonamiento. Presentamos una arquitectura neurosimbólica implementada dentro de la plataforma Foundation AgenticOS (FAOS) que aborda estas limitaciones a través del razonamiento neuronal restringido por ontología.