Unmodeled states and uncertain action outcomes in agentic scanning tunneling microscopy
Este artículo demuestra que, si bien los agentes de modelos de lenguaje de gran escala (LLM) de vanguardia pueden realizar de forma autónoma el acondicionamiento de la punta de microscopía de efecto túnel tras un breve entrenamiento humano, su eficacia está finalmente limitada por estados experimentales no modelados y resultados de acción inciertos, lo que destaca la necesidad de que los futuros sistemas autónomos infieran la dinámica oculta y operen dentro de las limitaciones reales del instrumento.