Resumen: La estructura de decisión reutilizable sobrevive a lo largo de los episodios del aprendizaje por refuerzo, pero esto depende de cómo se traza el límite entre el agente y el mundo.
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Resumen: Dado que muchas organizaciones luchan por obtener valor de las implementaciones de IA, se ha intensificado la presión para evaluar la IA de manera informada.
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Resumen: El debate entre agentes múltiples (MAD) ha surgido como un paradigma prometedor para mejorar el razonamiento de modelos de lenguaje grande. Sin embargo, un trabajo reciente revela una limitación: el MAD estándar no puede mejorar la corrección de las creencias más allá de la votación por mayoría; Nos referimos a esto como la maldición Martingala.
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