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NV-Reason-CT (arxiv 2609.27511) combina un encoder 3D estilo Primus/COLIPRI con Qwen3.5-4B y RL GRPO; reporta macro-F1 ~0,614 y AUROC ~0,871 en CT-RATE, con una afirmación preliminar de ~50% menos tiempo de interpretación.
La capacidad de visión en chatbots permitió razonar sobre diagramas, capturas y documentos escaneados en un solo hilo.
He et al. presentaron redes residuales que permitieron entrenar cientos de capas y ganaron ILSVRC 2015.
A fines de los 80 y en los 90, LeCun y colegas aplicaron redes convolucionales al reconocimiento de códigos postales y cheques.