Observatorio de información y Publicaciones

Resumen:Describimos una teoría y la implementación de un marco intuicionista descentralizado para el descubrimiento causal utilizando el cálculo de judo, que se define formalmente como una inferencia causal j-estable utilizando el cálculo j-do en un topos de haces.

Resumen: El razonamiento de cadena de pensamiento (CoT) es fundamental para mejorar la interpretabilidad y confiabilidad de los modelos de lenguaje-visión amplios (LVLM). Sin embargo, es posible que los algoritmos de entrenamiento existentes, como SFT, PPO y GRPO, no se generalicen bien en tareas de razonamiento invisibles y dependan en gran medida de un modelo de recompensa sesgado.

Resumen: Los sistemas de IA agentes impulsados ​​por grandes modelos de lenguaje (LLM) y dotados de planificación, uso de herramientas, memoria y autonomía, están surgiendo como plataformas poderosas y flexibles para la automatización.