DARA: Asignación de presupuesto de pocas posibilidades en publicidad en línea a través de la toma de decisiones en contexto con LLM optimizados por RL

Resumen:Optimizar el valor acumulativo de las impresiones ganadoras del anunciante bajo restricciones presupuestarias plantea un desafío complejo en la publicidad en línea, bajo el paradigma de las ofertas generadas por IA (AIGB).

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Jugando con el juez: una cadena de pensamiento infiel puede socavar la evaluación del agente

Resumen: Los modelos de lenguaje grande (LLM) se utilizan cada vez más como jueces para evaluar el desempeño de los agentes, particularmente en entornos no verificables donde los juicios se basan en las trayectorias de los agentes, incluido el razonamiento de cadena de pensamiento (CoT).

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