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Un nuevo marco de Princeton convierte chats, comandos y acciones en señales de entrenamiento continuo, eliminando la necesidad de conjuntos de datos masivos.
Investigadores de Princeton presentan un marco que convierte chats, comandos y acciones en señales de entrenamiento continuas. Solo se necesitan docenas de interacciones para mejorar notablemente el rendimiento de los agentes de IA.
