Resumen: El control de instrumentación compleja de laboratorio a menudo requiere una importante experiencia en programación, lo que crea una barrera para los investigadores que carecen de habilidades computacionales.
Leer más →
Resumen: El diseño de recompensa adaptativa para el aprendizaje por refuerzo profundo (DRL) en la programación de satélites LEO de haces múltiples está motivado por la intuición de que las ponderaciones de recompensa conscientes del régimen deberían superar a las estáticas.
Leer más →
Resumen: Las evaluaciones de IA se han convertido en la evidencia principal para implementar sistemas generativos de IA en dominios de alto riesgo. Sin embargo, los paradigmas de evaluación actuales a menudo presentan fallas de validez sistémica.
Leer más →