Noticias externas

Resumen:La predicción del movimiento de las acciones sigue siendo fundamentalmente desafiante debido a las complejas dependencias temporales, las modalidades heterogéneas y las relaciones entre las acciones que evolucionan dinámicamente. Los enfoques existentes a menudo no logran unificar los modelos estructurales, semánticos y adaptables al régimen dentro de un marco escalable.

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.