Los modelos neurosimbólicos normalmente se entrenan con supervisión sólo en las etiquetas finales, dejando los conceptos intermedios sin observar. Dado que muchas asignaciones de conceptos son consistentes con una etiqueta determinada, el entrenamiento puede predecir las etiquetas correctamente mientras recupera los conceptos incorrectos, una falla conocida como atajo de razonamiento.
La continuación de la reunión requiere realizar un seguimiento de la agenda, los roles de los oradores, las intenciones de los participantes y los desacuerdos a lo largo de largas discusiones entre varias partes. Presentamos el punto de referencia de previsión dinámica de reuniones (MDFB), elaborado a partir de 2207 reuniones del mundo real y 24 794 consultas de cara al futuro. Dado un prefijo de transcripción y una pregunta activa, un modelo genera una continuación plausible de varios turnos en una sola llamada.
El diagnóstico de fallas industriales a menudo opera con solo un puñado de ejemplos de fallas etiquetados, lo que hace que el aprendizaje en pocos intentos sea atractivo para el monitoreo de sensores. Las redes prototípicas estándar son simples y efectivas; sin embargo, sus prototipos de clase pueden volverse inestables en el régimen de tiro muy bajo porque cada decisión depende de un pequeño conjunto de apoyo.
Los modelos de lenguaje grande (LLM) tradicionales están enfocados a sesiones de usuarios individuales, lo que limita su conocimiento a una sola conversación y les impide aprender las preferencias de los usuarios que evolucionan con el tiempo. Los sistemas de memoria agente existentes abordan esta limitación, pero generalmente operan a nivel de usuario individual, restringiendo el conocimiento público que podría compartirse entre los usuarios para mejorar las respuestas posteriores.
Evaluamos el aprendizaje de perturbación profunda (DPL), que perturba las imágenes y etiquetas de entrenamiento a lo largo de direcciones derivadas de influencia, en tres roles en los que trabajos anteriores lo han posicionado para el desaprendizaje automático: una señal de eliminación directa (la afirmación más fuerte), un regularizador que preserva la utilidad y un buen comienzo para el desaprendizaje adversario. Se ha utilizado evidencia de los roles más débiles para respaldar el más fuerte, por lo que probamos cada rol por separado bajo un protocolo combinado con líneas de base de reentrenamiento de semilla exacta.
La informática afectiva ha avanzado en la inferencia de estados portátiles, pero el razonamiento en el dispositivo sobre si intervenir, cuándo y cómo sigue siendo un desafío. Presentamos Affective Agent, una arquitectura de referencia de tres capas para el razonamiento de intervención personalizado en condiciones de incertidumbre en hardware portátil.
La integración de la computación evolutiva y los grandes modelos lingüísticos (LLM) requiere control de la diversidad de la población, así como de la capacidad generativa. Entre los resultados de LLM, aquellos con estructura explícita, como una descripción combinada con código, son artefactos estructurados; Usamos artefacto para abreviar. Proponemos T-GADE, que desarrolla estos artefactos al extender los algoritmos genéticos termodinámicos a través de operadores genéticos basados en LLM y evaluación de diversidad a nivel de artefactos.
A los modelos de lenguajes grandes (LLM, por sus siglas en inglés) se les pide cada vez más que razonen sobre datos estructurados, como gráficos, pero aún no está claro cuán confiablemente pueden llevar a cabo algoritmos de gráficos de múltiples pasos en el lenguaje. Las evaluaciones existentes tienden a utilizar tareas simples en gráficos pequeños, para calificar la generación de código en lugar de razonar sobre el gráfico en sí, o para fijar un formato de entrada único.
Los entornos empresariales proporcionan un entorno desafiante para los agentes que responden preguntas, que a menudo dependen de la generación aumentada de recuperación, la investigación profunda (DR) y técnicas relacionadas. Gran parte de este desafío proviene de la complejidad de los datos empresariales: la información a menudo se distribuye en correos electrónicos, mensajes de chat, documentos y otros artefactos en evolución y potencialmente conflictivos.
Borrador-verificar-revisar es un patrón de orquestación LLM común para escalar el cálculo del tiempo de inferencia. Un LLM redacta un borrador, un segundo critica el borrador y proporciona comentarios, y un tercero utiliza esos comentarios para revisar el borrador y convertirlo en el resultado final. A medida que el contexto cae en cascada entre etapas, los LLM en diferentes etapas pueden resolver una expresión dependiente del contexto, como "anterior", de manera diferente. Cuando eso sucede, la expresión sufre un cambio deíctico, un cambio en lo que se refiere.
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