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Visión editorial Tramo Uno
Language Is an Insufficient Substrate for Quantitative Reasoning, and Consequential Domains Need Large Quantitative Models
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arXiv:2609.12105v1 Announce Type: new Abstract: The prevailing assumption in applied machine learning is that progress on consequential quantitative decisions such as pricing risk, allocating capital, triaging patients, or containing a network intrusion will follow from progress in large language models (LLMs). A language model is trained on a representation
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Lectura Tramo Uno: los cambios en IA suelen trasladarse a costos, empleo y competencia en la región; vale evaluar impacto en estrategia digital local.
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