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Dan McFunley, ingeniero con 25 años de experiencia, presenta una crítica radical a la dependencia de los prompts en el desarrollo de agentes de inteligencia artificial. En su charla, sostiene que la naturaleza textual de los prompts impide comprender la falta de conciencia de estos sistemas y que la
Los modelos de lenguaje que evalúan notas clínicas generadas por IA sufren una debilidad estructural: tienden a verificar lo que la nota incluye, pero apenas detectan lo que omite. Un estudio publicado en arXiv el 31 de agosto de 2026 demuestra esta limitación tras probar ocho diseños distintos de '
Surya Narreddi, estudiante, presenta un proyecto de investigación que aplica aprendizaje por refuerzo (RL) a tareas creativas como la generación de imágenes. La propuesta responde a una limitación habitual de los modelos generativos: la única forma de intervenir en una imagen es mediante el prompt,
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 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