Autor: admin

Resumen: La innovación central se encuentra en nuestro mecanismo global de agregación matriz-hijo, formalizado como: $$ h_i^{(t + 1)} = sigma big (h_i^{(0)} + w_ {pc} sum _ {(p, c) in e_i} f (h_p^{(t)}, h_c^{(t)})}) $ H_i^{(t)} $ representa el estado oculto del nodo $ i $ en iteración $ T $, $ E_I $ denota todos los bordes de los padres e hijos que involucran el nodo $ i $ y $ F (H_P, H_C) $

Resumen: El aprendizaje de refuerzo (RL) se ha convertido recientemente en el paradigma dominante para fortalecer las capacidades de razonamiento de los modelos de idiomas grandes (LLM).

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.