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Un sistema de apoyo a la decisión basado en LLM e impulsado por conocimiento para el análisis explicable de defectos y guía de mitigación en fusión de lecho de polvo láser
Sistema de apoyo a la decisión con LLM para análisis explicable de defectos en fusión de lecho de polvo láser. Optimiza la fabricación aditiva con explicaciones claras y precisas.
Hacia el razonamiento autónomo multi-agente en hidrodinámica
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PERSA: Aprendizaje por Refuerzo para Retroalimentación Personalizada al Estilo de un Profesor con LLMs
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El ajuste fino iterativo es mayormente idempotente
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Utilizar la IA como dados de posibilidades con cómputo de tiempos
Descubre cómo la IA combina análisis de probabilidades con cómputo de tiempos para optimizar decisiones y predicciones. Una herramienta clave para la gestión eficiente de datos y procesos.
Los LLMs aún no deberían ser acreditados con la explicación de decisiones
Los LLMs aún no son fiables para explicar decisiones. Descubre por qué no deben ser acreditados en este análisis crítico.
NEURON: Un Sistema Neuro-simbólico para la Explicabilidad Clínica Fundamentada
NEURON es un sistema neuro-simbólico que ofrece explicaciones clínicas fundamentadas y transparentes, integrando redes neuronales con razonamiento simbólico.
GR-Ben: Un Benchmark General de Razonamiento para Evaluar Modelos de Recompensa de Proceso
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Valley3: Escalando Modelos Fundacionales Omni para el Comercio Electrónico
Aprende a escalar modelos omnicanal en comercio electrónico. Mejora ventas y experiencia del cliente con estrategias efectivas.
Clasificación estructural de la plausibilidad cognitiva de modelos computacionales de analogía y metáforas con la Cuadrícula Cognitiva Mínima
Clasificación estructural de plausibilidad cognitiva en analogía y metáforas con la Cuadrícula Cognitiva Mínima. Descubre un análisis claro y atractivo de estas figuras retóricas desde un enfoque cognitivo innovador.
TimeTok: Generación de series temporales de granularidad controlable mediante tokenización jerárquica
Series temporales de granularidad controlable con tokenización jerárquica. Técnica avanzada para análisis y predicción de datos temporales a múltiples escalas.
Fundamentación del Razonamiento Multi-Salto en Modelos Causales Estructurales mediante la Optimización de Políticas Relativas por Grupo
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Diseño de Estados Latentes para Modelos del Mundo bajo Restricciones de Suficiencia
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Enrutamiento de modelos como un problema de confianza: recibos de ruta para sistemas de IA adaptativos
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NH-CROP: Precio Robusto para Activos de Datos de Lenguaje Gobernados bajo Incertidumbre de Costos
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Un lenguaje para describir contextos agentivos de LLM
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Moira: Aprendizaje por refuerzo jerárquico impulsado por lenguaje para el comercio de pares
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12 Airados Agentes de IA: Evaluando la Toma de Decisiones de Múltiples Agentes LLM Mediante la Deliberación de Jurado Cinematográfica
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Modelado de Salud Digital Personalizado con Usuarios de Soporte Adaptativo
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