La predicción de la estructura de proteínas híbrida cuántica-clásica depende en gran medida de las ponderaciones de penalización hamiltonianas; sin embargo, los flujos de trabajo existentes basados en celosías generalmente corrigen estos coeficientes a mano y evalúan solo fragmentos muy cortos en la simulación.
Los modos de fonones imaginarios siguen siendo un cuello de botella práctico en la selección de materiales computacionales porque, de otro modo, las estructuras plausibles pueden ser localmente dinámicamente inestables bajo un flujo de trabajo elegido. Aquí presentamos PhononBench-MP40, un conjunto de datos de referencia de espectro resuelto de cristales derivados de Materials Project para la estabilidad de fonones definida por el flujo de trabajo.
Los modelos de lenguaje grandes pueden generar SQL fluido a partir de lenguaje natural, pero en bases de datos Oracle empresariales reales con frecuencia fallan en el momento de la ejecución: las columnas y los alias se alucinan y se omite la sintaxis específica del dialecto, lo que genera errores de identificador no válido ORA-00904. En esta configuración, las fallas se deben principalmente a la falta de conexión a tierra del esquema: el modelo no puede saber qué tablas y columnas existen realmente.
La generación aumentada de recuperación basada en gráficos de conocimiento (KG-RAG) permite la interacción del lenguaje natural con el conocimiento empresarial estructurado; sin embargo, los enfoques agentes existentes que funcionan bien en los puntos de referencia públicos a menudo no logran generalizarse a los gráficos de conocimiento (KG) empresariales del mundo real, que son densos, basados en esquemas y operacionalmente restringidos.
Auditar un nuevo modelo de lenguaje normalmente significa reaprender y reinterpretar sus características internas desde cero. Proponemos un atlas de características de referencia: una biblioteca de características escasa entrenada una vez en un panel de referencia y reutilizada para nuevos objetivos, que se adjuntan instalando solo un decodificador lineal. Esto produce dos visiones complementarias. El canal del atlas lee el objetivo en las características del panel ya interpretadas, proporcionando un sistema de coordenadas estable en todos los modelos.
Los agentes de codificación están cada vez más integrados en las operaciones del sistema, donde el uso de sus herramientas puede modificar directamente los artefactos del proyecto, los entornos de ejecución y el sistema subyacente. Por ejemplo, si un agente de codificación inserta un enlace en un script de configuración o inicio del sistema, ese cambio puede persistir después de la interacción, activarse más tarde y abusar de los privilegios delegados del usuario o del sistema para modificar el sistema.
Los modelos de lenguaje grande (LLM) se implementan cada vez más en dispositivos móviles e integrados para mejorar la privacidad y reducir la latencia de la red. Sin embargo, la inferencia en el dispositivo enfrenta una limitación fundamental: un alto consumo de energía en hardware con recursos limitados y alimentado por baterías. Si bien la compresión de modelos y la aceleración del tiempo de ejecución se han estudiado ampliamente, el efecto del \emph{prompt design} en la eficiencia energética aún no se ha explorado lo suficiente.
LLM como juez se ha convertido en el estándar para la evaluación automatizada, pero adolece de un alto costo, una latencia significativa y decisiones opacas, limitaciones que socavan su escalabilidad y confiabilidad. Abordamos estos problemas con una alternativa simple y eficiente: la destilación programada. En lugar de solicitar un LLM en el momento de la evaluación, destilamos su lógica de decisión en un comité de programas que califican a los candidatos directamente.
El diagnóstico médico es un proceso de varias etapas: extraer hechos, consultar conocimientos, generar un análisis diferencial y seleccionar el mejor diagnóstico con explicaciones. Los LLM de Frontier son fuertes generalistas, pero las indicaciones únicas a menudo producen un razonamiento de diagnóstico frágil.
Sam Altman afirma que la humanidad ya ha entrado en la "singularidad" de la Inteligencia Artificial La Razón
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