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Resumen: Los modelos de visión-lenguaje (VLM) han demostrado capacidades generales notables, sin embargo, los agentes incorporados construidos sobre ellos fallan en tareas complejas, a menudo omitiendo pasos críticos, proponiendo acciones no válidas y repitiendo errores.

Resumen: Históricamente, la evaluación empírica en la búsqueda multiobjetivo (MOS) ha sufrido fragmentación, basándose en instancias de problemas heterogéneos con definiciones objetivas incompatibles que dificultan las comparaciones entre estudios.

Resumen:Presentamos GTO Wizard Benchmark, una API pública y un marco de evaluación estandarizado para algoritmos de evaluación comparativa en Heads-Up No-Limit Texas Hold’em (HUNL).