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LOGOS: Un modelo generativo de propósito general para las ciencias naturales

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LOGOS es un modelo de lenguaje generativo unificado que representa objetos científicos y sus interacciones como secuencias de tokens en una gramática compartida. Logra un rendimiento consistente o superior en diversas tareas de ciencias naturales, demostrando la viabilidad de un único modelo que sirva a múltiples dominios. El modelo escala positivamente con el número de parámetros, y su diseño sugiere que la IA para la ciencia debería alinearse profundamente con los grandes modelos de lenguaje a través de arquitecturas compartidas y entrenamiento.

Importancia 3/3 Nueva función frente a los líderes arXiv cs.CL OpenAI Google DeepMind Mistral AI AI agents Open weights Reasoning models

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LedgerAgent: Estado estructurado para agentes de llamada de herramientas adherentes a la política

LedgerAgent introduce un libro mayor estructurado para mantener los estados de las tareas por separado en agentes de llamada de herramientas. Convierte los estados en prompts y aplica restricciones de la política antes de la ejecución de herramientas, reduciendo las violaciones de la política y mejorando el rendimiento en dominios de atención al cliente.

arxiv arXiv cs.CL · hace 96 d · 9 vistas

LedgerAgent: Estado estructurado para agentes de llamada a herramientas adherentes a la política

LedgerAgent introduce un libro contable estructurado para mantener los estados de las tareas separados en agentes que llaman a herramientas. Convierte estos estados en prompts y aplica restricciones de políticas antes de la ejecución de las herramientas, reduciendo las violaciones de políticas y mejorando el rendimiento en dominios de atención al cliente.

arxiv arXiv cs.AI · hace 96 d · 17 vistas

Marco de doble agente para traducción verificada entre modelos

Un marco de doble agente convierte protocolos experimentales en lenguaje natural en comandos ejecutables para plataformas robóticas de laboratorio. Utiliza un Agente Analizador y un motor de mapeo basado en reglas para traducir los protocolos, con un Agente de Validación LLM heterogéneo que asegura la precisión e inicia la autocorrección. El marco permite con éxito la ejecución autónoma de extremo a extremo de experimentos basados en placas de microtitulación como el ensayo de Bradford.

arxiv arXiv cs.CL · hace 96 d · 11 vistas

AtomMem: Sistema de memoria simple y efectivo para agentes LLM

AtomMem introduce un sistema de memoria que almacena hechos atómicos de alto valor procedentes de interacciones extensas. Utiliza estructuras de eventos jerárquicas y perfiles temporales para capturar contextos episódicos coherentes y rastrear atributos de usuario en evolución, permitiendo una evolución de la memoria estable y eficiente. Los experimentos en el benchmark LoCoMo muestran que AtomMem alcanza un rendimiento de vanguardia en tareas de razonamiento.

arxiv arXiv cs.CL · hace 96 d · 5 vistas

GEMS: Las restricciones geométricas permiten la superposición multi-semántica en LLMs

GEMS permite la superposición sin entrenamiento de múltiples direcciones semánticas en LLMs abordando la desviación distribucional y la interferencia direccional mediante restricciones geométricas. En GSM8K, mantiene una precisión del 98% con tres direcciones no matemáticas, mientras que la adición sin restricciones cae al 4%; en Wikitext-2, aumenta el PPL solo un 2.2%.