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Resumen: Las máquinas de recompensa (RM) informan a los agentes de aprendizaje por refuerzo sobre la estructura de recompensa del entorno. Esto es particularmente ventajoso para tareas complejas no markovianas porque los agentes con acceso a RM pueden aprender de manera más eficiente con menos muestras.

Resumen: Los agentes de IA empresarial deben adaptarse continuamente para mantener la precisión, reducir la latencia y permanecer alineados con las necesidades del usuario. Presentamos una implementación práctica de un volante de datos en NVInfo AI, el asistente de conocimiento de mezcla de expertos (MoE) de NVIDIA que presta servicios a más de 30 000 empleados.

Resumen:Hoy en día, los productos ya no son artefactos aislados, sino nodos en sistemas en red.