Noticias externas

Resumen:Inferir atributos demográficos como la edad, el sexo o el nivel de ingresos a partir de los patrones de movilidad humana permite aplicaciones críticas como intervenciones de salud pública específicas, planificación urbana equitativa y servicios de transporte personalizados.

Resumen:En este trabajo, reinterpretamos el papel del aprendizaje en el contexto de los agentes de IA, viéndolos como sistemas dinámicos estocásticos con capacidad de computación, y resaltamos el papel del tiempo como un principio fundamental para aprender a razonar.

Resumen: Los grandes modelos de razonamiento (LRM) son poderosos, pero aún adolecen de un razonamiento ineficiente y fuera de objetivo. Actualmente, los métodos sin capacitación se limitan a heurísticas rígidas o análisis descriptivos no procesables. En este artículo, presentamos ThinkPilot, un marco sin capacitación que optimiza automáticamente el razonamiento de los LRM.