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Resumen: Los algoritmos de aprendizaje por refuerzo (RL) son muy sensibles a la especificación de la función de recompensa, lo que sigue siendo un desafío central que limita su amplia aplicabilidad.

Resumen:En las conversaciones clínicas se mezclan directivas explícitas (ordenar una radiografía de tórax) con razonamientos implícitos (la tos empeoró de la noche a la mañana, debemos comprobar si hay neumonía). Muchos sistemas dependen de la reescritura de LLM, lo que agrega latencia, inestabilidad y opacidad que dificultan los pedidos en tiempo real.

Resumen:Si bien los rápidos avances en la comunidad de investigación del aprendizaje por refuerzo (RL) han sido notables, la adopción en los videojuegos comerciales sigue siendo lenta.