Explorando ideas clave para mejorar los VLMs y sus aplicaciones.
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Thomas Kollar
Un estudio sobre la efectividad de RLAIF frente a la fine-tuning supervisada para modelos de lenguaje.
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Esta investigación se centra en optimizar el entrenamiento de modelos de lenguaje y predecir su rendimiento en el mundo real.
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Los robots están aprendiendo a adaptarse y realizar tareas en diferentes áreas.
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Un nuevo modelo permite que los robots aprendan tareas mejor usando entradas visuales y de lenguaje.
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Un método para crear mapas 3D detallados para localizar objetos usando robots móviles.
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