ÚLTIMA HORA: Un nuevo artículo académico sugiere que los agentes basados en grandes modelos de lenguaje no solo pueden usar herramientas, sino también crear y perfeccionar habilidades complejas por sí mismos.

La propuesta, llamada EvoSkills, reporta mejoras significativas sobre habilidades seleccionadas por humanos y demuestra transferibilidad a través de múltiples familias de modelos.
EvoSkills logró una tasa de éxito del 71.1% en SkillsBench, en comparación con el 53.5% de las habilidades seleccionadas por humanos y el 30.6% sin habilidades en absoluto.