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Esta semana el doctor Asim Munawar de IBM Watson Research explora cómo la integración de enfoques Neuro-Simbólicos con modelos de lenguaje de gran tamaño puede potenciar el razonamiento, la interpretabilidad y la fiabilidad de los LLMs. El doctor Asim Munawar es Project Lead en el Watson Research Center de IBM en Nueva York, donde dirige iniciativas para mejorar el razonamiento, la planificación y los flujos de trabajo agentivos en modelos de lenguaje a escala empresarial, acumulando más de 15 años de experiencia en inteligencia artificial y liderando programas de Neuro-Symbolic AI.
En la presentación se examinan arquitecturas que combinan lógica simbólica, representaciones estructuradas y aprendizaje profundo, y se proponen estrategias para mitigar problemas habituales de los LLMs como la fragilidad, las alucinaciones y la falta de transparencia. Además se comentará el trabajo DeepSeek que aporta ideas prácticas sobre cómo diseñar componentes simbólicos que guíen y verifiquen el comportamiento de redes neuronales grandes.
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Nuestro equipo diseña soluciones híbridas que combinan modelos neuronales con reglas simbólicas y representaciones estructuradas para reducir la probabilidad de alucinaciones y aumentar la trazabilidad de las decisiones automatizadas. Podemos ayudar a implementar pruebas de concepto, desplegar agentes IA en infraestructuras seguras y escalar modelos sobre servicios cloud empresariales, manteniendo controles de gobernanza, trazabilidad y auditoría para entornos regulados.
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