Resumen: Los modelos de lenguaje grande están cada vez más alineados con las preferencias humanas a través del aprendizaje de refuerzo de la retroalimentación humana (RLHF) y los métodos relacionados como la optimización de preferencia directa (DPO), la IA constitucional y el RLAIF.
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Resumen: El reconocimiento automático de emociones se ha vuelto cada vez más importante con el aumento de la IA, especialmente en campos como la atención médica, la educación y los sistemas automotrices. Sin embargo, hay una falta de conjuntos de datos multimodales, particularmente que involucran movimiento corporal y señales fisiológicas, lo que limita el progreso en el campo.
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Resumen: La toma de decisiones bajo incertidumbre en la gestión de la energía se complica por parámetros desconocidos que obstaculizan estrategias óptimas, particularmente en las operaciones del sistema de almacenamiento de energía de la batería (BESS).
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