Observatorio de información y Publicaciones

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).

Resumen: Monte Carlo Tree Search (MCTS) es un método eficaz de escalamiento informático en tiempo de prueba (TTCS) para mejorar el rendimiento de razonamiento de modelos de lenguaje grandes, pero su tiempo de ejecución altamente variable conduce a una latencia de cola larga severa en la práctica.