Parallel LLM Reasoning for Bias-Resilient, Robust Conceptual Abstraction

Este estudio propone un marco estructurado para mejorar el razonamiento de los LLM al analizar documentos extensos, abordando el sesgo contextual y los errores de omisión. Combina el procesamiento paralelo a nivel de fragmento con la consolidación anclada en evidencia para generar abstracciones conceptuales más robustas y resistentes al sesgo.