Observatorio de información y Publicaciones

Resumen: El paradigma predominante en el diseño heurístico automatizado (AHD) generalmente se basa en la suposición de que un algoritmo único y fijo puede navegar de manera efectiva la dinámica cambiante de una búsqueda combinatoria.

Resumen: Presentamos una teoría de primeros principios que muestra que asimilar surge de una transición de fase representacional impulsada por normas en una dinámica de entrenamiento regularizada. El entrenamiento primero converge hacia una solución de memorización de norma alta y sólo más tarde se contrae hacia una representación estructurada de norma inferior que se generaliza.

Resumen: Los agentes de modelos de lenguaje grande (LLM) han demostrado capacidades notables en el uso de herramientas, el razonamiento y la generación de código; sin embargo, los sistemas de agente único exhiben limitaciones fundamentales cuando se enfrentan a tareas de investigación complejas que exigen síntesis de múltiples fuentes, verificación adversaria y entrega personalizada.