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Resumen: Introducimos el marco LLM-Nash, un modelo teórico del juego donde los agentes seleccionan las indicaciones de razonamiento para guiar la toma de decisiones a través de modelos de idiomas grandes (LLM).

Resumen: ¿Qué impulsa a un agente a explorar el mundo al tiempo que mantiene el control sobre el medio ambiente? Desde un niño en juego hasta científicos en el laboratorio, los agentes inteligentes deben equilibrar la curiosidad (el impulso para buscar conocimiento) con competencia (el impulso para dominar y controlar el medio ambiente).

Resumen: Una gran clase de métodos neurales-simbólicos (NESY) emplea a un alumno de máquinas para procesar las entidades de entrada, al tiempo que depende de un razonador basado en la lógica de primer orden para representar y procesar relaciones más complejas entre las entidades.