Resumen:El postentrenamiento basado en el aprendizaje por refuerzo (RL) ha sido crucial para permitir el razonamiento de varios pasos en grandes modelos de razonamiento (LRM), sin embargo, los esquemas de recompensa actuales generalmente se centran en los resultados.
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Resumen: La comorbilidad psiquiátrica es clínicamente significativa pero desafiante debido a la complejidad de múltiples trastornos concurrentes. Para abordar esto, desarrollamos un enfoque novedoso que integra la construcción de registros médicos electrónicos (EMR) sintéticos del paciente y la generación de diálogo de diagnóstico de múltiples agentes.
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Resumen: Los modelos de lenguajes grandes (LLM, por sus siglas en inglés) permiten interacciones dinámicas en el juego, pero no siguen los flujos de procedimientos esenciales en los sistemas comerciales regidos por reglas, lo que erosiona la confianza de los jugadores.
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