ToolTree: Planificación eficiente de herramientas de agentes LLM mediante búsqueda de árboles Monte Carlo de retroalimentación dual y poda bidireccional

Resumen: Los agentes de Large Language Model (LLM) se aplican cada vez más a tareas complejas de varios pasos que requieren interacción con diversas herramientas externas en varios dominios.

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Sobre el uso del aprendizaje automático para detectar tempranamente fallas catastróficas en motores diésel marinos

Resumen:Las fallas catastróficas de los motores marinos implican una pérdida severa de funcionalidad y destruyen o dañan los sistemas de manera irreversible. Al ser acontecimientos repentinos y a menudo impredecibles, suponen una grave amenaza para la navegación, la tripulación y los pasajeros. La naturaleza abrupta hace que la detección temprana sea la única contramedida eficaz.

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