Razonamiento Latente Adaptativo para Agentes
ALAR reduce hasta un 84.6% los tokens en agentes LLM, usando razonamiento latente en rutina y explícito solo cuando es necesario. Eficiencia y precisión mejoradas.
#búsqueda agéntica
LocalSearchBench: Evaluación de búsqueda agéntica en servicios locales reales
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Critic-R: mejora la búsqueda agéntica con retroalimentación introspectiva
Descubre Critic-R: un marco que cierra el ciclo de retroalimentación entre agente y retriever, mejorando la precisión en búsquedas complejas sin anotaciones manuales. Resultados superiores en QA.