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AIOTI WG Green ICT Enablement preparó un informe Evaluación del impacto de los GEI de casos de uso verticales/entre dominios basada en la recomendación UIT-T L.1480 revisada.
Este informe se basa en el anterior Informe AIOTI Metodología de medición de la huella de carbono de IoT y Edge Computing R3.

Resumen: Los sistemas multiagente basados ​​en modelos de lenguaje grande (LLM) son difíciles de depurar porque las fallas a menudo surgen de rastros de interacción largos y ramificados. La práctica predominante es aprovechar los LLM para la localización de fallas basada en registros, atribuyendo errores a un agente y paso específicos.

Resumen:A medida que los agentes basados ​​en grandes modelos lingüísticos se implementan cada vez más en tareas de largo plazo, mantener su alineación con las preferencias de las partes interesadas se vuelve fundamental.