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Comienza 26 June 2025 21:36
Termina 26 June 2025
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21 minutes
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Resumen
Programa de estudio
- Introducción a RLHF y Modelos del Mundo
- Comprensión del Modelo WorldPM de Qwen
- Codificación de Preferencias Humanas a Gran Escala
- Resolviendo Desafíos Clave de RLHF con WorldPM
- Alineando la IA con los Valores Humanos
- Aplicaciones Prácticas del Modelo WorldPM
- Direcciones Futuras en la Investigación de Modelos del Mundo
- Conclusión y Preguntas Abiertas
- Proyecto y Evaluación
- Recursos Adicionales
Panorama del Aprendizaje por Refuerzo desde Retroalimentación Humana (RLHF)
Importancia de alinear la IA con los valores humanos
Introducción a los modelos del mundo en IA
Características clave del modelo WorldPM
Innovaciones introducidas por Qwen en la codificación de preferencias humanas
Comparación con modelos RLHF existentes
Metodologías para recopilar y codificar preferencias humanas
Escalabilidad de datos y su impacto en el rendimiento del modelo
Consideraciones éticas en la recopilación y uso de datos de preferencias humanas
Identificación y solución de problemas comunes de alineamiento de RLHF
Papel del modelo WorldPM en resolver estos desafíos
Estudios de caso del modelo de Qwen en aplicaciones del mundo real
Técnicas para integrar valores humanos en sistemas de IA
Discusión de métricas de alineamiento de valores
Posibles escollos y consideraciones en el alineamiento de valores
Ejemplos en la industria: salud, servicios financieros y más
Predicción de impactos sociales y tendencias futuras
Tendencias emergentes en el desarrollo de modelos del mundo
Sostenibilidad y efectividad a largo plazo de la IA alineada con valores
Resumen de puntos clave de aprendizaje
Preguntas de investigación abiertas y áreas para mayor exploración
Panorama del proyecto del curso sobre implementación de WorldPM
Criterios de evaluación y métodos de valoración
Lecturas sugeridas y recursos para una exploración más profunda
Lista de artículos influyentes e investigaciones actuales en el campo
Asignaturas
Ciencias de la Computación