MARFT: Ajuste Fino de Refuerzo Multi-Agente
Descubre MARFT, un nuevo marco de ajuste fino por refuerzo multi-agente para optimizar sistemas de agentes LLM. Mejora colaboración y razonamiento.
#agente
Simulación de expectativas macroeconómicas con agentes LLM
Descubre cómo los agentes económicos basados en IA generan expectativas macroeconómicas similares a las humanas en experimentos de encuesta.
TuneAgent: Ajuste de kernel con aprendizaje por refuerzo
Descubre cómo TuneAgent utiliza aprendizaje por refuerzo para ajustar el kernel de Linux, mejorando el rendimiento hasta un 5.6% de forma autónoma y precisa.
Colaboración latente en sistemas multi-agente
Descubre cómo LatentMAS permite a agentes LLM colaborar directamente en el espacio latente, mejorando precisión hasta 14.6% y acelerando inferencia 4x sin necesidad de texto. Código abierto.
Uso de computación multi-agente
Descubre cómo los sistemas multi-agente mejoran el rendimiento en tareas complejas de navegación web y escritorio, superando a los agentes individuales en un 25%.
Site4Drug: Predicción de sitios diana de unión a fármacos con IA
Site4Drug predice sitios diana en proteínas, considerando accesibilidad, topología y modificaciones postraduccionales. Ideal para descubrimiento de fármacos.
Observación, no predicción: scheduling desagregado por conversación
Conoce ConServe: programación por conversación para agentes LLM, reduce latencia 51% y mejora eficiencia energética en servidores IA.
Colaboración incentivada en aprendizaje activo
Descubre cómo los protocolos de colaboración incentivada reducen la complejidad de etiquetado en aprendizaje activo, garantizando racionalidad individual.
NestRL: Régimen de entrenamiento anidado para equipo humano-IA
NestRL optimiza la colaboración humano-IA mediante entrenamiento anidado, logrando mayor adaptabilidad y rendimiento frente a métodos tradicionales en Overcooked.
Cómo usar agentes gestionados de Claude
Aprende a usar los agentes gestionados de Claude para simplificar el despliegue en producción: sandboxing, estado, credenciales y recuperación de errores.
Proteger agentes de IA antes de que se descontrolen es casi imposible
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Microsoft Build 2026: Cómo asegurar código, agentes y modelos en el desarrollo
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MACCA: Aprendizaje por Refuerzo Multiagente Offline con Asignación Causal
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LRAgent: Caché KV Compartido Eficiente para Agentes Multi-LoRA
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iML: AutoML ejecutable, basado en problemas y exploratorio
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Receta simple: Modelos VLA, aprendices continuos naturales con RL
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Ev-Trust: Confianza Evolutiva para Economías Multi-Agente con LLM
Ev-Trust reduce el fraude un 60% en economías de servicios multi-agente descentralizadas con LLM. Descubre cómo la evaluación semántica y los incentivos evolutivos estabilizan la cooperación.
Orquestación de herramientas de agentes: fuga de datos, benchmark y mitigación
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MASCOT: Sistemas Multi-Agente para Compañeros Socio-Colaborativos
MASCOT mejora consistencia y diálogo en agentes multi-sistema, evitando redundancias. Descubre su optimización bi-nivel para compañeros socio-colaborativos.