COCORELI, un nuevo framework de agente híbrido, busca mejorar la precisión y el razonamiento de los modelos de lenguaje grandes (LLMs) en tareas complejas, minimizando las alucinaciones y potenciando el razonamiento espacial.

Una nueva investigación de **OpenAI** revela que las "alucinaciones" en los **modelos de lenguaje** (**LLM**) se deben a diferencias estadísticas entre el aprendizaje supervisado y el autosupervisado, un problema agravado por las métricas de evaluación actuales.