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Resumen: Las investigaciones recientes sobre la efectividad de los modelos basados en la red neuronal gráfica (GNN) para la predicción de enlaces en gráficos de conocimiento (KGS) muestran que la agregación de vainilla no afecta significativamente el rendimiento del modelo.

Resumen: La exploración eficiente es un problema bien conocido en el aprendizaje de refuerzo profundo y este problema se exacerba en el aprendizaje de refuerzo de múltiples agentes debido a las complejidades intrínsecas de tales algoritmos.

Resumen: Los avances recientes en modelos de idiomas grandes han demostrado un potencial considerable en dominios científicos como el descubrimiento de fármacos. Sin embargo, su efectividad sigue siendo limitada cuando el razonamiento se extiende más allá del conocimiento adquirido durante el pretrénmente.