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arXiv Computer Science AIEvaluación de agentes de IA en la resolución autónoma de problemas teóricos de física
Se evaluaron agentes de IA para resolver problemas teóricos de física. Se encontró que el agente GPT-6-Astra alcanzó una precisión del 98% en cálculos concretos, incluso con acceso a herramientas de búsqueda y literatura. Los resultados sugieren que los agentes de vanguardia son capaces de realizar cálculos requeridos en la investigación de física teórica. Se discuten las implicaciones de estos hallazgos sobre los avances en física teórica impulsados por agentes.
- A. Ramesh Chandra
- Aaghaz Mahajan
- Ainesh Sanyal
- Mianqi Wang
- Shubhadeep Chakraborty
- Sudip Chakraborty
- Shailesh Chandrasekharan
- Rama Govindarajan
- Akshit Goyal
- Jonathan J. Heckman
- Yasir Iqbal
- Divya Jaganathan
- Saumav Kapoor
- Andreas Karch
- Pushkar Khandare
- Sandeep Krishna
- Anupam Kundu
- Alok Laddha
- Tongyan Lin
- Swarnendu Maity
- Nilmani Mathur
- Shani Nadir Meynet
- Alessandro Mininno
- Abhijeet Mishra
- Vidur Niranjan
- Abhishodh Prakash
- Pratik Rath
- Durbar Roy
- Debargha Sarkar
- Srikanth Sastry
- Gary Shiu
- Aninda Sinha
- Thomas Van Riet
- Praneeth Netrapalli
- Suvrat Raju
The HinduCIMA Art Mela acerca el arte accesible a Delhi esta semana
La CIMA Art Mela se celebra en Delhi del 12 al 17 de noviembre en el India Habitat Centre, ofreciendo obras de artistas establecidos y emergentes en un amplio rango de precios para hacer el arte más accesible. La exposición incluye obras de artistas como Ganesh Pyne y se centra en revitalizar la compra de arte, recordando iniciativas históricas como la Art Mela de Tagore.
Evaluación del impacto de la Generación Aumentada por Recuperación en la resolución de problemas algorítmicos
Se presenta un enfoque de Generación Aumentada por Recuperación para mejorar la capacidad de los Modelos de Lenguaje Grande en la resolución de problemas de programación competitiva. El método integra recuperación basada en incrustaciones y búsqueda de similitud para identificar problemas análogos. Los resultados demuestran que la recuperación basada en similitud mejora sustancialmente el rendimiento de los LLMs en estos escenarios.