Resumen: A medida que los grandes modelos de lenguaje se vuelven parte integral de los sistemas de inteligencia artificial agentes, sus demandas de energía durante la inferencia pueden plantear importantes desafíos de sostenibilidad.
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Resumen: Los modelos de lenguajes grandes (LLM, por sus siglas en inglés) se utilizan cada vez más para flujos de trabajo complejos, pero su capacidad para mantener el flujo de instrucciones sigue estando poco explorada. Los puntos de referencia existentes combinan la complejidad de las tareas con el orden estructural, lo que dificulta aislar el impacto de la topología rápida en el rendimiento.
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