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Visión editorial CMadrid
RIZZ: Enrutamiento de interacciones a zonas de interferencia casi nula para la adaptación continua de agentes de caja negra
arXiv:2606.20638v1 Tipo de anuncio: nuevo Resumen: Los modelos de lenguaje grandes se implementan cada vez más como agentes de larga duración que deben adaptarse entre usuarios, tareas, dominios, modalidades y regímenes de retroalimentación sin acceso a los pesos del modelo. Los métodos de adaptación de caja negra existentes normalmente optimizan un solo mensaje, mantienen una memoria indiferenciada o dependen de mensajes repetidos.
Por qué importa para Chile y Latam
Lectura CMadrid: los cambios en IA suelen trasladarse a costos, empleo y competencia en la región; vale evaluar impacto en estrategia digital local.
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