Mejora de TableQA mediante recompensas de rastreo de razonamiento verificable
Resumen: Un desafío importante en el entrenamiento de agentes TableQA, en comparación con los agentes estándar basados en texto e imágenes, es que las respuestas no pueden inferirse a partir de una entrada estática, sino que deben razonarse mediante transformaciones graduales del estado de la tabla, lo que introduce complejidad de razonamiento de varios pasos e interacción ambiental.
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1 febrero, 2026
