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Resumen: Los modelos de lenguaje grande (LLM) han hecho avances notables en las tareas de razonamiento, sin embargo, su rendimiento a menudo vacila en problemas novedosos y complejos.

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 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.