Representaciones causales discretas en dominios heterogéneos: enfoque bayesiano
Descubre cómo la inferencia bayesiana aprende representaciones causales discretas a partir de encuestas sociales en distintos dominios.
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Descubre cómo el Monte Carlo secuencial reforzado mejora el muestreo amortizado de distribuciones complejas. Entrenamiento off-policy y temperado adaptativo para mayor precisión.
PATHS: temple paralelo para muestreo inicial en alineación de recompensas. Evita modas locales y explora regiones raras de alta recompensa en modelos generativos.