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ArXiv cs.AI

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Cerrando el ciclo de retroalimentación: de la extracción de experiencias a la gobernanza del conocimiento en el aprendizaje por refuerzo verbal

Imagen de la noticia: Cerrando el ciclo de retroalimentación: de la extracción de experiencias a la gobernanza del conocimiento en el aprendizaje por refuerzo verbal (ArXiv cs.AI)

arXiv:2606.17591v1 Tipo de anuncio: nuevo Resumen: El aprendizaje por refuerzo verbal sin capacitación permite a los agentes de LLM aprender de la retroalimentación mundial (señales objetivas como resultados dinámicos de tareas, rendimientos del mercado o pronósticos de demanda) al extraer reglas verbales de la experiencia e inyectarlas como contexto, actualizando el comportamiento del agente sin cambios de parámetros.

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