Resumen: La evaluación comparativa en la optimización continua de caja negra se ve obstaculizada por la limitada diversidad estructural de los conjuntos de pruebas existentes, como BBOB. Exploramos si grandes modelos de lenguaje integrados en un bucle evolutivo pueden usarse para diseñar problemas de optimización con características de paisaje de alto nivel claramente definidas.
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Resumen: La detección de alucinaciones es fundamental para implementar modelos de lenguaje grandes (LLM) en aplicaciones del mundo real. Los métodos de detección de alucinaciones existentes logran un rendimiento sólido cuando los datos de entrenamiento y de prueba provienen del mismo dominio, pero adolecen de una generalización deficiente entre dominios.
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Resumen:Desde principios de los años 90, la evolución de la disciplina de Gestión de Procesos de Negocio (BPM) ha estado marcada por sucesivas oleadas de tecnologías de automatización. Algunas de estas tecnologías permiten la automatización de tareas individuales, mientras que otras se centran en orquestar la ejecución de procesos de un extremo a otro.
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