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Mejora de la precisión en la evaluación de políticas de aprendizaje por refuerzo mediante la normalización El aprendizaje por refuerzo (RL) se ha vuelto muy popular recientemente debido a su…
Lograr un desempeño de nivel experto en tareas de razonamiento complejas es un desafío importante en inteligencia artificial (IA). Modelos como el o1 de OpenAI demuestran capacidades de razonamiento avanzadas…
Los sistemas de distribución de energía a menudo se conceptualizan como modelos de optimización. Si bien la optimización de los agentes para realizar tareas funciona bien en sistemas con puntos…
La implementación de redes neuronales profundas (DNN) en dispositivos perimetrales, como teléfonos inteligentes y vehículos autónomos, sigue siendo un desafío importante debido a su naturaleza computacional intensiva. La mayoría de…
Los modelos de lenguaje grande (LLM) han demostrado una competencia impresionante en numerosas tareas, pero su capacidad para realizar un razonamiento de varios pasos sigue siendo un desafío importante. Esta…
En los últimos años, el auge de los grandes modelos de lenguaje (LLM) y los modelos de visión-lenguaje (VLM) ha dado lugar a avances significativos en la inteligencia artificial, lo…
El cohete más grande y poderoso jamás construido cuenta ahora con media docena de lanzamientos en su haber. EspacioXTiene 400 pies de altura (122 metros) Nave estelar El megacohete despegó…
En entornos del mundo real, los agentes a menudo enfrentan una visibilidad limitada del entorno, lo que complica la toma de decisiones. Por ejemplo, un agente que conduce un automóvil…
2.1 Aprendizaje de aprendizaje: Un método fundamental para aprender de las demostraciones de expertos es el aprendizaje por aprendizaje, introducido por primera vez en . A diferencia del aprendizaje por…
Los modelos de lenguaje grande (LLM) han demostrado capacidades excepcionales para comprender el lenguaje, el razonamiento y la adquisición de conocimientos humanos, lo que sugiere su potencial para servir como…