Observatorio de información y Publicaciones

Resumen: Los modelos de lenguaje grande (LLM) ofrecen un rendimiento de última generación en tareas de generación y comprensión del lenguaje natural. Sin embargo, el despliegue de modelos comerciales líderes para tareas especializadas, como el comercio electrónico, a menudo se ve obstaculizado por altos costos computacionales, latencia y gastos operativos.

Resumen:Este artículo investiga la complejidad computacional del aprendizaje por refuerzo en un nuevo régimen de aproximación de funciones lineales, denominado realizabilidad parcial $q^{pi}$.

Resumen:Este trabajo aplica redes de flujo generativo (GFlowNets) a tres problemas de optimización de gráficos: el problema del vendedor ambulante, el árbol de expansión mínimo y el camino más corto. GFlowNets son modelos generativos que aprenden a muestrear soluciones proporcionalmente a una función de recompensa.