StoryTR: Recuperación temporal de vídeos centrada en la narrativa con teoría del razonamiento mental

Resumen: La recuperación de momentos de vídeo actuales sobresale en tareas centradas en la acción, pero tiene dificultades con el contenido narrativo. Los modelos pueden ver textit{lo que está sucediendo} pero no logran razonar textit{por qué es importante}.

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De grueso a fino: planificación jerárquica autoadaptable para agentes de LLM

Resumen: Los grandes agentes basados ​​en modelos de lenguaje han surgido recientemente como enfoques poderosos para resolver tareas dinámicas y de múltiples pasos. La mayoría de los agentes existentes emplean mecanismos de planificación para guiar acciones a largo plazo en entornos dinámicos.

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Juzgar a los jueces: una evaluación sistemática de las estrategias de mitigación de sesgos en los procesos de LLM como juez

Resumen: El LLM como juez se ha convertido en el paradigma dominante para evaluar los resultados de los modelos lingüísticos; sin embargo, los jueces del LLM exhiben sesgos sistemáticos que comprometen la confiabilidad de la evaluación.

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