Noticias externas

Resumen:El postentrenamiento basado en el aprendizaje por refuerzo (RL) ha sido crucial para permitir el razonamiento de varios pasos en grandes modelos de razonamiento (LRM), sin embargo, los esquemas de recompensa actuales generalmente se centran en los resultados.

Resumen: Los sistemas de recuperación-generación aumentada (RAG) a menudo enfrentan limitaciones en dominios especializados como fintech, donde las ontologías específicas del dominio, la terminología densa y los acrónimos complican la recuperación y síntesis efectivas.

Resumen: Los modelos de lenguajes grandes (LLM, por sus siglas en inglés) permiten interacciones dinámicas en el juego, pero no siguen los flujos de procedimientos esenciales en los sistemas comerciales regidos por reglas, lo que erosiona la confianza de los jugadores.