Observatorio de información y Publicaciones

Resumen: Los modelos de recomendación secuencial se utilizan ampliamente en aplicaciones, pero enfrentan estrictos requisitos de latencia. Los modelos convencionales aprovechan el mecanismo de atención de Transformer para mejorar el rendimiento, pero su complejidad computacional crece con la longitud de la secuencia, lo que genera un desafío de latencia para secuencias largas.

Resumen:La extracción automática de flujos de trabajo como gráficos de procedimientos a partir del lenguaje natural es prometedora pero poco explorada y exige tanto validez estructural como alineación lógica.

Resumen: La geolocalización de imágenes tiene como objetivo inferir ubicaciones de captura en función del contenido visual. Fundamentalmente, esto constituye un proceso de razonamiento compuesto de textit{ciclos de hipótesis-verificación}, que requiere que los modelos posean capacidades de razonamiento geoespacial y la capacidad de verificar evidencia contra hechos geográficos.