Aprendizaje de procedimientos en tiempo real a partir de la experiencia para agentes de IA

Resumen:Aprender a hacer cosas mediante prueba y error en tiempo real es un sello distintivo de la inteligencia biológica; sin embargo, la mayoría de los agentes basados ​​en LLM carecen de mecanismos para adquirir conocimientos de procedimientos después del despliegue.

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Evolución de prototipos conscientes de la patología mediante desambiguación semántica impulsada por LLM para el diagnóstico multicéntrico de retinopatía diabética

Resumen: La clasificación de la retinopatía diabética (RD) desempeña un papel fundamental en la intervención clínica temprana y la preservación de la visión. Las exploraciones recientes se centran predominantemente en la extracción de características de lesiones visuales mediante procesamiento de datos y estrategias de desacoplamiento de dominios.

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