Pensar primero, difundir rápidamente: mejorar el razonamiento del modelo del lenguaje de difusión mediante el condicionamiento del plan autorregresivo

Resumen: Los modelos de lenguaje grande de difusión (dLLM) generan texto mediante eliminación iterativa de ruido, pero constantemente tienen un rendimiento inferior en el razonamiento de varios pasos.

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Optimización de la anotación LLM del discurso en el aula mediante la orquestación de múltiples agentes

Resumen: Los modelos de lenguaje grande (LLM) se posicionan cada vez más como herramientas escalables para anotar datos educativos, incluido el discurso en el aula, registros de interacción y artefactos de aprendizaje cualitativo.

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Evaluación comparativa de enfoques de razonamiento de disparo cero para la detección de errores en contratos inteligentes de Solidity

Resumen: Los contratos inteligentes desempeñan un papel central en los sistemas blockchain al codificar la lógica financiera y operativa. Aun así, su susceptibilidad a sutiles fallos de seguridad plantea importantes riesgos de pérdidas financieras y erosión de la confianza.

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