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Resumen: El hallazgo de ruta múltiple (MAPF) es el problema de encontrar un conjunto de rutas sin colisión, una para cada agente en un entorno compartido. Su objetivo es minimizar la suma de los costos de ruta (SOC), donde el costo de ruta de cada agente se define como el tiempo de viaje desde su ubicación de inicio a su ubicación objetivo.

Resumen: La IA se ha vuelto integral a áreas críticas de seguridad como los sistemas de conducción autónomos (AD) y la robótica. La arquitectura de los sistemas autónomos recientes está en tendencia hacia las arquitecturas monolíticas de extremo a extremo (E2E), como los modelos de idiomas grandes (LLM) y los modelos de lenguaje de visión (VLMS).

Resumen: El razonamiento LLMS ha demostrado avances notables para resolver problemas complejos que anteriormente estaban fuera del alcance. Para garantizar que los LLM no ayuden con solicitudes dañinas, es necesario ajustar la alineación de seguridad en la fase posterior a la capacitación.