Resumen:La rápida evolución de los modelos de lenguaje grande (LLM) y las tecnologías posteriores de IA agente requiere una guía arquitectónica sistemática para construir sistemas sofisticados de nivel de producción.
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Resumen: Los avances recientes en modelos de lenguajes grandes (LLM) han puesto de relieve la eficacia del razonamiento en cadena de pensamiento en dominios simbólicos como las matemáticas y la programación.
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Resumen: Los grandes modelos de razonamiento (LRM) exhiben estrategias de razonamiento cognitivo similares a las humanas (por ejemplo, retroceso, verificación cruzada) durante el proceso de razonamiento, lo que mejora su desempeño en tareas complejas. Actualmente, las estrategias de razonamiento son seleccionadas de forma autónoma por los propios LRM.
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