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LEVI es un framework de optimización evolutiva basado en modelos de lenguaje que reduce drásticamente el coste del descubrimiento algorítmico automatizado para problemas de sistemas (ADRS, AI-Driven Research for Systems). Frente a propuestas como OpenEvolve o GEPA, que dependen de modelos frontier c
El artículo, originado en un blog de matemáticas, explora un fenómeno intrigante: la aparición de patrones repetitivos y distintivos en contenido generado por modelos de lenguaje grandes (LLMs), a los que el autor denomina "ai-smells" o "olores de IA". La idea central es que, si bien inicialmente el
Google DeepMind ha anunciado AlphaEvolve, un sistema de optimización impulsado por Gemini que está transformando la eficiencia de diversas operaciones internas y externas. Inicialmente utilizado para mejorar el diseño de las TPUs (Tensor Processing Units) de Google, AlphaEvolve ha acelerado el proce
El aprendizaje por refuerzo (RL) tradicional se enfrenta a una limitación significativa: descarta la mayor parte de la información valiosa que los evaluadores proporcionan. En lugar de aprovechar la retroalimentación detallada, el RL la comprime en una única puntuación (recompensa), lo que obliga al
Este artículo presenta un avance significativo en el campo de la teoría de Ramsey, un área de las matemáticas combinatorias que se ocupa de encontrar patrones en estructuras discretas. En términos sencillos, la teoría de Ramsey busca responder preguntas como: ¿cuántos colores necesito para pintar un