arxiv arXiv cs.AI · hace 56 d · research

CAPRA: Sistema de LLM multiagente para retroalimentación de arquitectura de software

Traducido del English → Español

CAPRA es un sistema de LLM multiagente que genera retroalimentación en LaTeX personalizada y conforme a plantillas sobre entregables de arquitectura de software. Utiliza agentes especializados, PyMuPDF y gpt-4o para extraer y analizar texto y diagramas UML, con anclaje de evidencia y gestión de consistencia para garantizar la fiabilidad. Una evaluación preliminar de 10 informes estudiantiles muestra que CAPRA cumplió el 88.8% de ocho criterios y logró un acuerdo moderado entre evaluadores (kappa = 0.582), con cada informe procesado en menos de 4 minutos.

Importancia 2/3 arXiv cs.AI Hugging Face Cohere OpenAI AI agents Code generation Evaluation & benchmarks

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LLMs agénticos de cero disparos extraen patología pulmonar de narrativas

Un flujo de trabajo agéntico de cero disparos que utiliza LLMs de código abierto extrae 13 campos sinópticos del Colegio Estadounidense de Patólogos a partir de informes de patología de resección pulmonar. El mejor modelo (GPT-OSS-20B) logró un Micro-F1 de 0.893, superando la sensibilidad de referencia y capturando con precisión relaciones patológicas complejas sin entrenamiento específico para la tarea.

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Los Agentes de Inteligencia de Datos Habilitan la Consulta Autónoma de Datos

Los Agentes de Inteligencia de Datos (DIA) despliegan agentes de codificación autónomos para optimizar los flujos de trabajo de datos empresariales. El Generador de Consultas iguala o supera los mejores resultados publicados en siete benchmarks de SQL en cuatro dialectos, demostrando generalización a través de instrucciones en lenguaje natural y una arquitectura basada en ejecución.

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ReproRepo: Auditorías de reproducibilidad escalables con GitHub Issues

ReproRepo introduce un marco escalable que utiliza GitHub issues para evaluar la reproducibilidad de artículos de ML. Muestra que los agentes LLM como Codex con GPT-5.5 identifican al menos un bloqueador reportado por humanos en el 90% de los 1,149 artículos de ML, destacando su capacidad para detectar fallos visibles y problemas semánticos, aunque la localización exacta sigue siendo limitada.

arxiv arXiv cs.CL · hace 57 d

ReproRepo: Escalando las auditorías de reproducibilidad con GitHub Issues

ReproRepo introduce un marco escalable que utiliza GitHub issues para evaluar la reproducibilidad de artículos de ML. Muestra que los agentes LLM como Codex con GPT-5.5 identifican al menos un bloqueador semánticamente relacionado en el 90% de los pares artículo-repositorio sin ejecutar código.

arxiv arXiv cs.AI · hace 57 d

ReproRepo: Escalando auditorías de reproducibilidad con GitHub Issues

ReproRepo introduce un marco escalable que utiliza GitHub issues para evaluar la reproducibilidad de artículos de ML. Muestra que agentes LLM como Codex con GPT-5.5 identifican al menos un bloqueo en el 90% de los pares artículo-repositorio sin ejecutar código, aunque la localización exacta sigue siendo desafiante.