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JSONSchemaBench: La complejidad de los esquemas del mundo real rompe las garantías de salida estructurada de los LLM

JSONSchemaBench evalúa 9.558 esquemas JSON del mundo real frente a seis frameworks de decodificación restringida y descubre que la complejidad de los esquemas provoca que la cobertura colapse del 86% en esquemas simples al 3% en los complejos, con XGrammar emitiendo silenciosamente 38 salidas no conformes y ningún framework cubriendo las 45 categorías de características de JSON Schema.

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Los LLM de agente único superan a los sistemas multiagente en el razonamiento de saltos múltiples bajo presupuestos iguales de tokens de pensamiento

Un pre-print de Stanford de 2026 iguala los presupuestos de tokens de pensamiento en cinco arquitecturas multiagente y descubre que los LLM de agente único igualan o superan a los sistemas multiagente en el razonamiento de saltos múltiples, con una base teórica en la Desigualdad de Procesamiento de Datos e implicaciones para el diseño de agentes de IA financiera.