Desacoplar el razonamiento y la confianza: resucitar la calibración en el aprendizaje por refuerzo a partir de recompensas verificables

Resumen: El aprendizaje por refuerzo a partir de recompensas verificables (RLVR) mejora significativamente el razonamiento de los modelos de lenguajes grandes (LLM), pero sufre gravemente de degeneración de la calibración, donde los modelos se vuelven excesivamente confiados en las respuestas incorrectas.

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Un marco híbrido basado en el conocimiento para la seguridad y la trazabilidad en la verificación de recetas

Resumen: Los errores de medicación representan una amenaza significativa para la seguridad del paciente, lo que hace que la verificación del farmacéutico (PV) sea una salvaguardia final crítica, aunque muy onerosa.

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