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El discurso actual en torno al rendimiento de los Modelos de Lenguaje Grandes (LLM) sigue estancado en descriptores cualitativos. Términos como "razonamiento", "comprensión" y "comportamiento emergente" carecen del rigor formal requerido para la ingeniería de precisión y la asignación de capital de alto riesgo. Para ir más allá de la evaluación basada en heurísticas, debemos transicionar a un marco fundamentado en las leyes de conservación de la información.
