PhyDrawGen: Diagramas físicos desde texto natural
PhyDrawGen usa IA neuro-simbólica para crear diagramas de física exactos desde texto, eliminando alucinaciones y violaciones de leyes. Supera a GPT-5 y Gemini.
#verificación
MAVEN: Generalización mejorada en llamadas a herramientas de agentes
Descubre cómo MAVEN, un scaffold ligero de verificación, mejora la generalización en agentes de IA, logrando un 71% de precisión sin entrenamiento adicional y a 1/10 del coste.
SERA: Agentes de Repositorio Eficientes con Verificación Suave
Descubre SERA, el método que entrena agentes de código abierto para repositorios privados con un costo 26x menor que RL. Acelera tu desarrollo con IA.
MulFeRL: Retroalimentación verbal para aprendizaje por refuerzo en multiturno
MulFeRL mejora el aprendizaje por refuerzo usando retroalimentación verbal en múltiples turnos para superar recompensas escalares y potenciar el razonamiento.
PolarMem: Memoria latente polarizada sin entrenamiento para VLMs verificables
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Descubre LLM4Cov, un marco de aprendizaje offline con agentes que logra un 90% de cobertura en verificación de hardware, superando modelos más grandes.
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FeynmanBench: 2000+ diagramas evalúan 19 LLMs. 70-95% en reconocimiento local, pero 13-17% en topología. Descubre las limitaciones.
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