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Resumen: las instrucciones del sistema (SIS), o las indicaciones del sistema, son fundamentales para guiar modelos de lenguaje grandes (LLM), pero la elaboración manual es intensiva en recursos y, a menudo, es subóptima. Los métodos automatizados existentes generan frecuentemente “indicaciones suaves” no humanos, sacrificando la interpretabilidad.

Resumen: La asignación de tareas dinámicas se refiere a la asignación óptima de recursos a las tareas en un proceso comercial. Recientemente, el aprendizaje de refuerzo profundo (DRL) se ha propuesto como el estado del arte para resolver problemas de asignación.

Resumen: Los algoritmos son el motor para la resolución de problemas reproducible. Presentamos un descubrimiento de algoritmos de automatización del marco al conceptualizarlos como secuencias de operaciones, representadas como tokens. Estas tokens computacionales se encadenan utilizando una gramática, lo que permite la formación de procedimientos cada vez más sofisticados.