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Noticias de aprendizaje continuo
2 noticias · De más nuevas a más antiguas.
arXiv Computer Science AISkill++: Hacia agentes de aprendizaje permanente a través de la refinación de habilidades consciente del enrutamiento
Se presenta Skill++, una solución para el enrutamiento de habilidades en modelos de lenguaje grande (LLM) que aborda el problema del aprendizaje continuo incremental. Skill++ reescribe el nombre y la descripción de las habilidades entrantes para mantener la selectibilidad de habilidades anteriores mientras se incorporan nuevas. Este método logra una selección de habilidades significativamente mayor en comparación con enfoques previos.
Noticia originalHacia agentes lenguaje-movimiento continuos: Variantes LoRA para la comprensión y generación incremental del movimiento
Se investiga la estabilidad-plasticidad en el aprendizaje bidireccional de agentes lenguaje-movimiento para manejar nuevos conceptos de movimiento sin olvidar habilidades previas. Se proponen variantes LoRA y arquitecturas de mezcla de expertos para mitigar la interferencia entre tareas. Los resultados demuestran un olvido cercano a cero en ambas direcciones y que la selección de expertos por enrutamiento supera la mezcla suave.
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