Formación de asociaciones conjuntas emergentes: un enfoque de aprendizaje por refuerzo para el pensamiento creativo en modelos lingüísticos

Resumen:El pensamiento asociativo (la capacidad de conectar ideas aparentemente no relacionadas) es un elemento fundamental de la creatividad humana y la resolución de problemas.

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QuickLAP: Aprendizaje rápido de preferencias de lenguaje y acción para agentes de conducción autónoma

Resumen: Los robots deben aprender tanto de lo que las personas hacen como de lo que dicen, pero cualquiera de las dos modalidades por sí sola suele ser incompleta: las correcciones físicas están fundamentadas pero tienen una intención ambigua, mientras que el lenguaje expresa objetivos de alto nivel pero carece de base física.

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Aprender a depurar: árboles de conocimiento organizados por LLM para resolver fallas de aserción RTL

Resumen:La depuración es el costo dominante en la verificación de hardware moderna, donde las fallas de aserción se encuentran entre las más frecuentes y costosas de resolver. Si bien los modelos de lenguajes grandes (LLM) son prometedores, a menudo no logran capturar la experiencia precisa y reutilizable que aplican los ingenieros, lo que genera respuestas inexactas.

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