Resumen:La toma de decisiones incorporada permite a los agentes traducir objetivos de alto nivel en acciones ejecutables a través de interacciones continuas dentro del mundo físico, formando una piedra angular de la inteligencia incorporada de propósito general.
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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.
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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.
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