Resumen: Los entornos de fabricación modernos exigen no sólo predicciones precisas sino también conocimientos interpretables para procesar anomalías, causas fundamentales y posibles intervenciones.
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Resumen: Los modelos de lenguajes grandes (LLM) han hecho posible que los sistemas de recomendación interactúen con los usuarios en interfaces conversacionales abiertas. Para personalizar las respuestas de LLM, es fundamental obtener las preferencias del usuario, especialmente cuando el historial del usuario es limitado.
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Resumen: Los agentes de investigación profunda actuales se ejecutan en modo “disparar y olvidar”: una vez iniciados, no brindan a los usuarios ninguna forma de corregir errores o agregar conocimiento experto durante la ejecución. Presentamos ResearStudio, el primer marco de código abierto que sitúa el control humano en tiempo real en su núcleo.
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