Airbus presenta su nuevo helicóptero no tripulado, basado en el H145 y con inteligencia artificial - Vozpopuli
Airbus presenta su nuevo helicóptero no tripulado, basado en el H145 y con inteligencia artificial Vozpopuli
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Los agentes basados en modelos de lenguaje grande (LLM) a menudo toman decisiones subóptimas sobre el uso de herramientas, incluida la invocación de herramientas no compatibles y respuestas directas alucinadas, que pueden acumular errores a lo largo de interacciones de varios pasos. Los enfoques existentes mejoran principalmente estos comportamientos a través de la corrección del tiempo de inferencia o señales de recompensa generales basadas en resultados de decisiones y listas de verificación estructuradas, dejando las características de incertidumbre de las decisiones de los agentes poco exploradas.
Garantizar que las conductas de los agentes estén alineadas con los valores morales humanos plantea inevitablemente el problema de cómo dar cuenta de la pluralidad de perspectivas morales que las sociedades –e incluso los individuos– suelen adoptar. El trabajo sobre la incertidumbre moral propone mecanismos para agregar de manera justa y democrática evaluaciones de acciones a través de diferentes teorías morales. Sin embargo, este artículo sostiene que es necesario tener en cuenta factores contextuales al agregar evaluaciones morales.
Los modelos de lenguajes grandes (LLM) ahora resuelven una amplia gama de exámenes de nivel experto iguales o superiores al nivel humano, pero siguen siendo frágiles en dominios especializados que requieren mucha evidencia, como el derecho. En estas tareas, los errores surgen no sólo de lagunas en el conocimiento mundial sino también de distinciones sutiles entre piezas de evidencia y el uso inconsistente de evidencia que las respalda.
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