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Resumen: Un agente encarnado ideal debe poseer capacidades de aprendizaje permanente para manejar tareas complejas y de largo plazo, permitiendo una operación continua en entornos generales. Esto no sólo requiere que el agente realice con precisión tareas determinadas, sino también que aproveche la memoria episódica a largo plazo para optimizar la toma de decisiones.

Resumen:Recientemente, las arquitecturas de agentes de múltiples escalas de tiempo han ampliado el omnipresente paradigma de bucle único mediante la introducción de jerarquías temporales con distintas capas cognitivas.

Resumen:Presentamos XChoice, un marco explicable para evaluar la alineación humana-IA en la toma de decisiones restringida.