La evaluación de la capacidad de razonamiento matemático en modelos de lenguaje de gran escala (LLMs) ha evolucionado más allá de la simple verificación de respuestas finales. Actualmente, se requiere validar paso a paso la lógica utilizada en demostraciones formales, especialmente cuando estas provienen de investigaciones diversas y complejas. El enfoque tradicional de depender de evaluadores humanos expertos no escala, y los sistemas de generación extremo a extremo son difíciles de verificar automáticamente. En este contexto surge Mask-Proof, un pipeline innovador de curaduría de datos que transforma demostraciones reales en tareas de pasos enmascarados verificables de forma automática. Este sistema selecciona fórmulas clave de una demostración, las oculta y proporciona el contexto circundante necesario para que un LLM intente reconstruir el paso faltante. Luego, un juez basado en LLM evalúa la equivalencia de la reconstrucción mediante múltiples votaciones, logrando una estabilidad y precisión del 96.8% de acuerdo con anotadores expertos. La plataforma Mask-ProofBench, que contiene 292 problemas curados de diversas áreas de investigación, demuestra que los modelos mejorados con razonamiento superan entre un 12% y un 27% a los estándar. Este avance es crucial para el avance de la inteligencia artificial en entornos científicos, donde la confiabilidad y la reproducibilidad son fundamentales. En Q2BSTUDIO, entendemos que validar y optimizar sistemas de IA requiere un enfoque integral. Ofrecemos ia para empresas que incluye desde la construcción de aplicaciones a medida hasta la implementación de agentes IA capaces de manejar tareas complejas como el análisis matemático. Nuestros servicios de software a medida permiten desarrollar pipelines personalizados de curaduría de datos, similares a Mask-Proof, adaptados a las necesidades específicas de cada organización. Además, integramos servicios cloud aws y azure para escalar estos procesos de forma segura, y servicios inteligencia de negocio como power bi para visualizar los resultados de rendimiento de los modelos. También ofrecemos ciberseguridad para proteger los datos sensibles involucrados en las evaluaciones. La combinación de estas capacidades permite a las empresas no solo adoptar soluciones de IA avanzadas, sino también medir y garantizar su fiabilidad paso a paso, un requisito indispensable en la era de la automatización inteligente.