Souradip Chakraborty

Un nuevo método mejora la capacidad de los robots para seguir instrucciones habladas con precisión.

Examinando los peligros de integrar modelos de lenguaje en sistemas robóticos.

Un nuevo método mejora la recolección de datos para una mejor alineación de modelos de lenguaje.

DIPPER optimiza el aprendizaje de robots a través de la retroalimentación humana, mejorando el rendimiento en las tareas.

Este artículo explora el impacto de la contaminación de datos en la alineación de modelos de lenguaje.

Explorando el uso de marcas de agua para abordar problemas de copyright en los modelos de lenguaje.

Un nuevo método ayuda a los robots a hacer tareas de manera más efectiva al desglosar los objetivos.