Cuando las recompensas adaptativas duelen: sondeo causal y el dilema de la estabilidad de la conmutación en la programación de satélites LEO guiada por un LLM

Resumen: El diseño de recompensa adaptativa para el aprendizaje por refuerzo profundo (DRL) en la programación de satélites LEO de haces múltiples está motivado por la intuición de que las ponderaciones de recompensa conscientes del régimen deberían superar a las estáticas.

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Posición: La ciencia de la evaluación de la IA requiere datos de referencia a nivel de elemento

Resumen: Las evaluaciones de IA se han convertido en la evidencia principal para implementar sistemas generativos de IA en dominios de alto riesgo. Sin embargo, los paradigmas de evaluación actuales a menudo presentan fallas de validez sistémica.

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