Noticias sobre FedCausalCompose

Los datos de observación puros no pueden satisfacer las necesidades de planificación de grandes agentes de modelos de lenguaje cuando intervienen en sistemas de módulos cruzados. La introducción del marco FedCausalCompose significa que el mecanismo de toma de decisiones de los grandes agentes de modelos de lenguaje está evolucionando desde un simple "ajuste de correlación" hasta un "razonamiento de intervención causal", lo que mejorará aún más su confiabilidad en flujos de trabajo comerciales complejos.