RRAML: Reinforced Retrieval Augmented Machine Learning

The emergence of large language models (LLMs) has revolutionized machine learning and related fields, showcasing remarkable abilities in comprehending, generating, and manipulating human language. However, their conventional usage through API-based text prompt submissions imposes certain limitations in terms of context constraints and external source availability. To address these challenges, we propose a novel framework called Reinforced Retrieval Augmented Machine Learning (RRAML). RRAML integrates the reasoning capabilities of LLMs with supporting information retrieved by a purpose-built retriever from a vast user-provided database. By leveraging recent advancements in reinforcement learning, our method effectively addresses several critical challenges. Firstly, it circumvents the need for accessing LLM gradients. Secondly, our method alleviates the burden of retraining LLMs for specific tasks, as it is often impractical or impossible due to restricted access to the model and the computational intensity involved. Additionally we seamlessly link the retriever's task with the reasoner, mitigating hallucinations and reducing irrelevant, and potentially damaging retrieved documents. We believe that the research agenda outlined in this paper has the potential to profoundly impact the field of AI, democratizing access to and utilization of LLMs for a wide range of entities

Pilot-Based TI-ADC Mismatch Error Calibration for IR-UWB Receivers

In this work, we rst provide an overviewof the state of the art in mismatch error estimation and correction for time-interleaved analog to digital converters (TI-ADCs). Then, we present a novel pilot-based on-line adaptive timing mismatch error estimation approach for TI-ADCs in the context of an impulse radio ultra wideband (IR-UWB) receiver with correlation-based detection. We introduce the developed method and derive the expressions for both additive white Gaussian noise (AWGN) and Rayleigh multipath fading (RMPF) channels. We also derive a lower bound on the required ADC resolution to attain a certainestimation precision. Simulations show the effectiveness of the technique when combined with an adequate compensator. We analyze the estimation error behavior as a function of signal to noise ratio (SNR) and investigate the ADC performance before and after compensation. While all mismatches combined cause the effective number of bits (ENOB) to drop to 3 bits and to 6 bits when considering only timing mismatch, estimation and correction of these errors with the proposed technique can restore a close to ideal behavior.We also show the performance loss at the receiver in terms of bit error rate (BER) and how compensation is able to signicantly improve performance.Fil: Schmidt, Christian Andrés. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Bahía Blanca. Instituto de Investigaciones en Ingeniería Eléctrica "Alfredo Desages". Universidad Nacional del Sur. Departamento de Ingeniería Eléctrica y de Computadoras. Instituto de Investigaciones en Ingeniería Eléctrica "Alfredo Desages"; ArgentinaFil: Figueroa, Jose Luis. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Bahía Blanca. Instituto de Investigaciones en Ingeniería Eléctrica "Alfredo Desages". Universidad Nacional del Sur. Departamento de Ingeniería Eléctrica y de Computadoras. Instituto de Investigaciones en Ingeniería Eléctrica "Alfredo Desages"; ArgentinaFil: Cousseau, Juan Edmundo. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Bahía Blanca. Instituto de Investigaciones en Ingeniería Eléctrica "Alfredo Desages". Universidad Nacional del Sur. Departamento de Ingeniería Eléctrica y de Computadoras. Instituto de Investigaciones en Ingeniería Eléctrica "Alfredo Desages"; ArgentinaFil: Lopez Tonellotto, Mariana Andrea. University Of Klagenfurt; Austri

Análisis de la aplicabilidad de un modelo de competitividad para las ciudades de Junín y Pergamino.

Este trabajo forma parte de un proyecto cuyo objetivo es identificar y analizar modelos que definen y miden competitividad a nivel de países, regiones y ciudades, para evaluar su aplicabilidad en Junín y Pergamino. Belmar, Escobar, Marshal y L’Huillier (2016) describen competitividad en función de la cantidad y calidad de los factores de producción, los impulsos de la demanda y las acciones públicas que intervienen en la economía local desde una perspectiva sistémica. Las ciudades se están transformando en el motor del desarrollo socioeconómico regional y nacional. La metodología es de tipo exploratoria y descriptiva y los avances en la investigación muestran que: Existen diferencias en la definición del término competitividad en los reportes analizados. Se observan semejanzas en los agrupamientos por las áreas que éstos consideran (economía, educación, infraestructura, gobernanza, cultura, entre otros), sin embargo, los indicadores utilizados varían en cada caso y se nutren de información que no siempre está disponible en ciudades como Junín y Pergamino. El concepto de atractividad podría aplicarse para la medición de las ciudades de Junín y Pergamino por ser más amplio que competitividad, se basa en un conjunto heterogéneo que mide los factores de competitividad económica puros (PIB, riqueza, coste, etc.) y factores sociales subjetivos (percepción de seguridad, confianza en instituciones públicas, etc. En esta etapa el proyecto busca relevar la percepción que tienen los diferentes públicos de las ciudades: residentes, agentes del sector privado, agentes del sector público, agentes del tercer sector sobre aquellos factores que determinan su atractivo y así poder determinar un mejor modelo para las ciudades objeto de estudio.Fil: Martino, Milagros Anahí. Argentina. Universidad Nacional del Noroeste.Fil: Agosti, Carla; Andreasen. Argentina. Universidad Nacional del Noroeste.Fil: Andreasen, María Paz. Argentina. Universidad Nacional del Noroeste.Fil: Asorey, Lucrecia Anah. Argentina. Universidad Nacional del Noroeste.Fil: Basílico, Natali. Argentina. Universidad Nacional del Noroeste.Fil: Curti, Sofía. Argentina. Universidad Nacional del Noroeste.Fil: Figueroa, Darío Hernán. Argentina. Universidad Nacional del Noroeste.Fil: Saenz, Mariana. Argentina. Universidad Nacional del Noroeste.Fil: Tonellotto, Andrea. Argentina. Universidad Nacional del Noroeste