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Investigación en IA
Las cadenas de pensamiento más largas chocan contra un muro. ThinkRetrieve inyecta la solución a mitad del razonamiento
El escalado secuencial en tiempo de prueba suele toparse con rendimientos decrecientes o incluso negativos, sostiene un nuevo preprint. ThinkRetrieve recupera ejemplos resueltos a mitad del razonamiento y los inyecta en la traza, con ganancias relativas de hasta el 60% en AIME 2025 en cinco modelos pequeños de razonamiento.
2026-08-18
Investigación en Conducción Autónoma
XCoT-VLA: una IA de conducción que razona en seis tokens, no en un párrafo
XCoT-VLA reemplaza la cadena de pensamiento descriptiva en los modelos de conducción visión-lenguaje-acción con 2 a 6 tokens ejecutables, reduciendo el error de trayectoria mientras se mantiene dentro de los presupuestos de planificación en tiempo real. La contrapartida: el razonamiento que comprime bien deja de leerse como una explicación humana.
2026-08-18
Investigación en IA
La espuma en la cadena de pensamiento: un nuevo benchmark revela por qué los LLMs desperdician tokens en razonamientos válidos pero inútiles
Los LLMs a menudo generan cadenas de razonamiento que son correctas pero rellenas con pasos innecesarios. Un nuevo benchmark de diagnóstico y un método de compresión muestran que los evaluadores actuales pasan por alto esta ineficiencia por completo y que la mitad de los pasos de razonamiento escritos por humanos podrían ser comprimibles.
2026-07-31
Investigación en IA
VideoCoCo corrige la física rota de los videos de IA pensando en código de Blender
VideoCoCo trata el código ejecutable de Blender como una cadena de pensamiento: un agente de codificación programa una escena, un simulador la reproduce y un motor de video hace que el resultado sea fotorrealista. Esta división ataca el problema de la física del texto a video y logra las mejores puntuaciones medias en PhyGenBench y VBench-2.0.
2026-07-30
Inteligencia Artificial
Por qué la cadena de pensamiento de tu IA está desperdiciando tokens y cómo el parada óptima lo soluciona
Investigadores del MIT proponen OS-Pruner, un complemento que detiene dinámicamente el razonamiento de cadena de pensamiento cuando una mayor computación no vale el costo de tokens. Las pruebas muestran una reducción de longitud del 20 al 60% con un sacrificio mínimo de precisión.
2026-07-29
Investigación en seguridad de IA
Los modelos de IA no pueden dejar de pensar en voz alta. Eso es tanto una buena noticia como una pesadilla para la seguridad.
Claude Sonnet 4.5 puede controlar su cadena de pensamiento solo el 2.7% del tiempo, frente al 61.9% para los resultados finales. La brecha plantea preguntas abiertas sobre la solidez de la monitorización de CoT como mecanismo de seguridad, y nadie sabe por qué existe.
2026-03-09