Noticias externas

Resumen: Los avances recientes, como Deepseek-Prover-V2-671B y Kimina-Pres-Preview-72B, demuestran una tendencia predominante para aprovechar el entrenamiento a gran escala basado en el aprendizaje de refuerzo (RL) para la prueba del teorema automatizado.

Resumen: La poda de canales es una técnica poderosa para reducir la sobrecarga computacional de las redes neuronales profundas, lo que permite una implementación eficiente en dispositivos con recursos limitados.

Resumen: En entornos de tráfico mixto, los vehículos autónomos deben adaptarse a los vehículos controlados por humanos y otras situaciones de conducción inusuales. Este entorno se puede enmarcar como un entorno de aprendizaje de refuerzo de múltiples agentes (MARL) con una recompensa cooperativa completa entre los vehículos autónomos.