# Evaluación
2 itemsEl Delta de la Coherencia: Evaluación Comparativa del Cierre Reflexivo en Modelos de Lenguaje Grandes
El cuello de botella actual en la inteligencia artificial no es el cómputo, sino la confiabilidad. Para los constructores e inversores, el "problema de la alucinación" ha permanecido como una sombra intratable sobre el escalado de los Modelos de Lenguaje Grandes (LLM). Los puntos de referencia convencionales (MMLU, HumanEval) miden la recuperación de conocimiento estático o la lógica estrecha, pero no logran predecir la ruptura del razonamiento en entornos de alta entropía y múltiples pasos.
Evaluación Comparativa Cuantitativa de la Densidad de Coherencia en Arquitecturas Recursivas
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.