Descubrimiento de heurísticas con modelos de lenguajes grandes (LLM) para programas enteros mixtos: programación en una sola máquina

Resumen: Nuestro estudio contribuye a la literatura sobre programación y optimización combinatoria con nuevas heurísticas descubiertas aprovechando el poder de los modelos de lenguaje grande (LLM).

Leer más →

Comentarios desactivados en Descubrimiento de heurísticas con modelos de lenguajes grandes (LLM) para programas enteros mixtos: programación en una sola máquina

Game-TARS: modelos básicos previamente entrenados para agentes de juegos multimodales generalistas escalables

Resumen:Presentamos Game-TARS, un agente de juego generalista entrenado con un espacio de acción unificado y escalable anclado a entradas nativas de teclado y mouse alineadas por humanos. A diferencia de los enfoques basados ​​en API o GUI, este paradigma permite un entrenamiento previo continuo a gran escala en dominios heterogéneos, incluidos sistemas operativos, web y juegos de simulación.

Leer más →

Comentarios desactivados en Game-TARS: modelos básicos previamente entrenados para agentes de juegos multimodales generalistas escalables

Fin del contenido

No hay más páginas por cargar