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Resumen: Una de las aspiraciones principales en la investigación de aprendizaje de refuerzo es desarrollar agentes de uso general capaces de adaptarse rápidamente y dominar las tareas novedosas. Si bien los agentes de juegos de RL han dominado muchos juegos de Atari, permanecen lentos y costosos para entrenar para cada juego.

Resumen: Este volumen incluye una selección de documentos presentados en el taller sobre el avance de la inteligencia artificial a través de la teoría de la mente celebrada en AAAI 2025 en Filadelfia EE. UU. El 3 de marzo de 2025. El propósito de este volumen es proporcionar un acceso abierto y una antología curada para la comunidad de investigación de Tom y Ai.

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Resumen: En este documento, abordamos el problema de aprender a jugar voleibol multicronos 3V3, una nueva tarea competitiva encarnada que requiere una coordinación estratégica de alto nivel y un control ágil de bajo nivel.