Superficies de riesgo espaciotemporales interpretables basadas en Markov para la planificación de la búsqueda de niños desaparecidos con aprendizaje por refuerzo y garantía de calidad basada en LLM

Resumen: Las primeras 72 horas de la investigación de un niño desaparecido son fundamentales para una recuperación exitosa. Sin embargo, los organismos encargados de hacer cumplir la ley a menudo se enfrentan a datos fragmentados y no estructurados y a una falta de herramientas de predicción geoespaciales dinámicas.

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Evaluar como acción: recompensas de proceso autoevaluadas para agentes de recuperación aumentada

Resumen: Los agentes de recuperación aumentada pueden consultar evidencia externa, pero su confiabilidad en el razonamiento de múltiples pasos sigue siendo limitada: la recuperación ruidosa puede descarrilar la respuesta a preguntas de múltiples saltos, mientras que el aprendizaje reforzado basado solo en resultados proporciona señales de crédito que son demasiado burdas para optimizar los pasos

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Cuantificación de la precisión y el impacto de los costos de las decisiones de diseño en la búsqueda de LLM agente con presupuesto limitado

Resumen: Los sistemas de recuperación de agentes de generación aumentada (RAG) combinan búsqueda iterativa, indicaciones de planificación y backends de recuperación, pero las configuraciones implementadas imponen presupuestos explícitos en llamadas a herramientas y tokens de finalización.

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