Noticias externas

Resumen: Nuestro estudio contribuye a la literatura sobre programación y optimización combinatoria con nuevas heurísticas descubiertas aprovechando el poder de los modelos de lenguaje grande (LLM).

Resumen:Presentamos Game-TARS, un agente de juego generalista entrenado con un espacio de acción unificado y escalable anclado a entradas nativas de teclado y mouse alineadas por humanos. A diferencia de los enfoques basados ​​en API o GUI, este paradigma permite un entrenamiento previo continuo a gran escala en dominios heterogéneos, incluidos sistemas operativos, web y juegos de simulación.

Resumen: Los cambios en los patrones de movimiento individuales después de eventos perturbadores pueden revelar demandas cambiantes de recursos comunitarios. Sin embargo, predecir esos cambios antes de que se produzcan acontecimientos perturbadores sigue siendo un desafío por varias razones.