Exploración de las debilidades en los modelos de llamadas de funciones mediante el aprendizaje por refuerzo: un enfoque de aumento de datos contradictorios

Resumen: Las capacidades de llamada a funciones se han vuelto cruciales para los modelos de lenguajes grandes (LLM), permitiéndoles interactuar de manera más efectiva con herramientas y API externas.

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Síntesis de rostros parlantes emocionales 3D conscientes de la incertidumbre con destilación previa de emociones

Resumen: La síntesis de la cara parlante emocional es fundamental en el procesamiento de señales y multimedia, sin embargo, los métodos 3D existentes adolecen de dos desafíos críticos: una mala alineación de las emociones audio-visión, que se manifiesta como una extracción difícil de las emociones de audio y un control inadecuado sobre las microexpresiones emocionales; y una estrategia de fusión

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Más en juego: cómo la rentabilidad y el lenguaje dan forma a las estrategias de los agentes de LLM en dilemas de cooperación

Resumen:A medida que los LLM actúan cada vez más como agentes autónomos en entornos interactivos y de múltiples agentes, comprender su comportamiento estratégico es fundamental para la seguridad, la coordinación y los sistemas sociales y económicos impulsados ​​por la IA.

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