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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.

Resumen: llevar la IA a los vehículos y permitirlos como plataformas de detección es clave para transformar el mantenimiento de reactivo a proactivo. Ahora es el momento de integrar copilotos de IA que hablan ambos idiomas: máquina y controlador.

Resumen: El modelado preciso de las trayectorias microscópicas del vehículo es fundamental para el análisis del comportamiento del tráfico y los sistemas de conducción autónomos. Proponemos CTX2TraJgen, un marco de generación de trayectoria consciente de contexto que sintetiza comportamientos de conducción urbana realistas usando Gail.