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Resumen:La predicción del movimiento de las acciones sigue siendo fundamentalmente desafiante debido a las complejas dependencias temporales, las modalidades heterogéneas y las relaciones entre las acciones que evolucionan dinámicamente. Los enfoques existentes a menudo no logran unificar los modelos estructurales, semánticos y adaptables al régimen dentro de un marco escalable.

Resumen: Los métodos agentes han surgido como un paradigma poderoso y autónomo que mejora el razonamiento, la colaboración y el control adaptativo, permitiendo que los sistemas coordinen y resuelvan tareas complejas de forma independiente.

Resumen:Un desafío central de Monte Carlo Tree Search (MCTS) es su eficiencia de muestra, que se puede mejorar agrupando pares estado-acción y utilizando sus estadísticas agregadas en lugar de estadísticas de un solo nodo.