Observatorio de información y Publicaciones

Resumen: Los modelos de lenguaje amplio aplicados a la predicción clínica exhiben heterogeneidad a nivel de caso: los casos simples producen resultados consistentes, mientras que los casos complejos producen predicciones divergentes bajo cambios rápidos menores.

Resumen: Los modelos grandes multimodales unificados (UMLM) integran capacidades de comprensión y generación dentro de una única arquitectura. Si bien esta unificación arquitectónica, impulsada por la profunda fusión de características multimodales, mejora el rendimiento del modelo, también introduce importantes desafíos de seguridad aún poco explorados.

Resumen:La emoción juega un papel importante en la cognición y el desempeño humanos. Motivados por esto, investigamos si señales emocionales análogas pueden moldear el comportamiento de agentes y modelos de lenguaje grande (LLM).