Rectificar comportamientos abreviados en el aprendizaje de recompensas basado en preferencias

Resumen: En el aprendizaje por refuerzo a partir de la retroalimentación humana, los modelos de recompensa basados ​​en preferencias desempeñan un papel central a la hora de alinear grandes modelos de lenguaje con el comportamiento alineado con los humanos.

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Predicción explicable de victorias en deportes electrónicos mediante clasificación de Machine Learning en streaming

Resumen:El creciente número de espectadores y jugadores de deportes electrónicos, junto con el desarrollo de soluciones de comunicación optimizadas y tecnología de computación en la nube, ha motivado el crecimiento constante de la industria de los juegos en línea.

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Diagnóstico clínico oportuno mediante la selección activa de pruebas

Resumen: Existe un interés creciente en el uso del aprendizaje automático (ML) para respaldar el diagnóstico clínico, pero la mayoría de los enfoques se basan en conjuntos de datos estáticos y totalmente observados y no reflejan el razonamiento secuencial y consciente de los recursos que los médicos utilizan en la práctica.

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