Adaptación zero-shot y one-shot de SLMs en interacción líder-seguidor
SLMs ajustados con zero-shot logran 86.66% de precisión en roles líder-seguidor, superando a prompts. Ideal para computación edge.
SLMs ajustados con zero-shot logran 86.66% de precisión en roles líder-seguidor, superando a prompts. Ideal para computación edge.
Nuevo método certifica la seguridad de robots autónomos con filtros de creencia menos conservadores, usando predicción conforme para una interacción humano-robot más eficiente y segura.