DIMO-GUI: Avance de la escala del tiempo de prueba en la base de la GUI a través del razonamiento visual consciente de la modalidad

Resumen: Las consultas de lenguaje natural de la base en las interfaces gráficas de usuario (GUI) plantean desafíos únicos debido a la diversidad de elementos visuales, desorden espacial y la ambigüedad del lenguaje.

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Un algoritmo robusto para problemas de aprendizaje automático no IID con análisis de convergencia

Resumen: En este documento, proponemos un algoritmo numérico mejorado para resolver problemas Minimax basados ​​en la optimización no muda, la programación cuadrática y el proceso iterativo. También proporcionamos una prueba rigurosa de convergencia para nuestro algoritmo bajo algunos supuestos leves, como la continuidad del gradiente y la limitación.

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¿Pueden los modelos de idiomas grandes desarrollar un razonamiento estratégico? Insights posteriores al entrenamiento de Learning Chess

Resumen: Si bien el aprendizaje de refuerzo (RL) para modelos de idiomas grandes (LLM) ha mostrado prometedor en el razonamiento matemático, el razonamiento estratégico para LLM que usa RL permanece en gran medida inexplorado. Investigamos si los LLM pueden desarrollar capacidades de razonamiento estratégico a través de RL en ajedrez.

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