IA · IA hoy, 9 de noviembre de 2026
Herramientas
FLEX ayuda a robots a inferir preferencias más allá de una instrucción literal
· Redacción de Aster
Imagen generada con IAUn equipo del MIT presentó FLEX, un marco que usa lenguaje para convertir correcciones humanas en preferencias más generales para un robot. El proceso agrega una corrección, la generaliza con un modelo de lenguaje y oculta partes que no deberían aplicarse en todos los contextos. En simulaciones con un brazo robótico y tareas con café, una vela y una bola de boliche, el sistema empleó GPT-4o y tardó alrededor de cinco segundos en procesar cada interacción.
Por qué te importa
El enfoque busca que una corrección sirva en situaciones relacionadas sin que el robot aplique la regla de forma indiscriminada. La prueba fue una investigación en simulación, no un despliegue en hogares o fábricas.
Para técnicos
FLEX organiza el aprendizaje en tres pasos: agregar, generalizar y enmascarar. Los experimentos descritos por MIT usaron GPT-4o como modelo de lenguaje.
· Fuente: MIT News
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