Reinforcement-learning

Esta publicación explora ZeroGUI, un framework de aprendizaje online que elimina la necesidad de anotación manual de datos para entrenar agentes GUI, logrando mejoras significativas en el rendimiento a través de la generación automatizada de tareas y la estimación de recompensas utilizando Modelos de Visión-Lenguaje.

Descubre cómo QwQ-32B, un modelo de 32 mil millones de parámetros, aprovecha el aprendizaje por refuerzo para lograr un rendimiento de vanguardia en razonamiento y uso de herramientas, rivalizando con modelos con un número significativamente mayor de parámetros.

Un desglose completo de DeepSeek-R1-Zero y DeepSeek-R1, cubriendo Aprendizaje por Refuerzo (RL), Fine-Tuning Supervisado (SFT), arquitectura y mejoras de rendimiento.

Explora cómo el aprendizaje por refuerzo y modelos de lenguaje grande como o3 de OpenAI están transformando la programación competitiva, superando sistemas especializados sin depender de estrategias elaboradas a mano.

Este artículo presenta AgentMesh, una novedosa arquitectura multiagente desarrollada por Lyzr.ai, diseñada para fomentar el aprendizaje autónomo y la colaboración entre agentes de IA, lo que podría allanar el camino hacia la inteligencia general.