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arXiv Computer Science AI🇺🇸 Estados Unidos3 nov 2026, 2:00 a. m.

De las búsquedas a las lecciones: Convirtiendo el conocimiento recuperado en memoria paramétrica

Se presenta ResMem, un método que utiliza al LLM para generar objetivos de profesor leyendo texto recuperado sin conexión, buscando reutilizar conocimiento recuperado sin depender de recuperación en línea. Este enfoque reduce significativamente el almacenamiento requerido para la construcción de la memoria paramétrica y mejora el rendimiento en conjuntos de datos de respuesta a preguntas. Los resultados validan el uso de la recuperación como recurso de aprendizaje para moldear la memoria paramétrica del modelo.

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arXiv Computer Science AI🇺🇸 Estados Unidos3 nov 2026, 2:00 a. m.

SemFlowRAG: Flujo Semántico Dirigido de la Abstracción a la Evidencia para el Razonamiento Complejo

Se presenta SemFlowRAG, un marco que mejora la Recuperación Aumentada por Generación (RAG) con Grafos de Conocimiento para tareas complejas de razonamiento. El método transforma el espacio de recuperación en un grafo de gradiente semántico adaptado al corpus, utilizando un algoritmo PageRank dirigido para guiar la recuperación desde conceptos abstractos hacia la evidencia documental específica. Los experimentos demuestran que este enfoque mitiga los problemas de ruido semántico y mejora el rendimiento en tareas de QA complejas.

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