Evaluación de modelos de lenguaje pequeño para sistemas agentes de apoyo a la toma de decisiones en la granja

Resumen: Los modelos de lenguaje grande (LLM) tienen potencial para apoyar a los académicos y agricultores del sector lechero al respaldar la toma de decisiones y ampliar el acceso al conocimiento para las partes interesadas con experiencia técnica limitada.

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Mapeo de radio ciego mediante inferencia de trayectoria bayesiana espacialmente regularizada

Resumen: Los mapas de radio permiten aplicaciones inalámbricas inteligentes al capturar la distribución espacial de las características del canal. Sin embargo, los métodos de construcción convencionales exigen una gran cantidad de datos etiquetados con la ubicación, lo que resulta costoso y poco práctico en muchos escenarios del mundo real.

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MobileWorldBench: hacia el modelado del mundo semántico para agentes móviles

Resumen: Los modelos mundiales han demostrado una gran utilidad para mejorar el desempeño de tareas de agentes encarnados. Si bien el trabajo anterior se centra principalmente en modelos mundiales de espacio de píxeles, estos enfoques enfrentan limitaciones prácticas en entornos de GUI, donde a menudo es difícil predecir elementos visuales complejos en estados futuros.

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