RODS: Síntesis de datos en línea impulsada por recompensas para agentes de uso de herramientas de múltiples vueltas

Resumen: El RL de uso de herramientas de múltiples turnos se ve obstaculizado por el rápido agotamiento de muestras informativas en conjuntos de datos estáticos. Observamos que la señal de gradiente en GRPO se concentra en tareas con la mayor variación de recompensa de implementación, una consecuencia del límite superior de Popoviciu.

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Búsqueda de sinergia en la colaboración entre humanos e inteligencia artificial en espacios de trabajo compartidos

Resumen: Los agentes automatizados de IA son cada vez más capaces, pero muchas tareas científicas y profesionales requieren juicio humano y experiencia contextual. Estudiamos equipos humanos-IA en espacios de trabajo compartidos, donde los agentes de IA y los colaboradores humanos deben coordinar responsabilidades antes de enviar una respuesta final.

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ThinkDeception: un marco de aprendizaje por refuerzo progresivo para la detección de engaños multimodales interpretables

Resumen: La detección de engaños multimodal es fundamental para identificar intenciones fraudulentas, sin embargo, los enfoques existentes se basan predominantemente en paradigmas de caja negra de extremo a extremo.

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