Aprendizaje Jerárquico Alineado a Capacidades para LLMs con Herramientas
Aprende cómo CAHL alinea planificador y ejecutor en LLMs con herramientas, mejorando el rendimiento en tareas complejas.
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Descubre cómo la variación de rendimiento entre ejecuciones afecta a los algoritmos de RL y nuevas métricas basadas en percentiles para evaluarla.
Descubre cómo la variación de rendimiento afecta a algoritmos de deep RL y nuevas métricas percentiles para evaluarla. Casos con PPO, SAC, DQN y más.
El Sesgo de Pico por Trazas (TMPB) distorsiona la valoración en RL profundo. La optimización adaptativa lo corrige. Implicaciones para IA y neurociencia.