Resumen:Presentamos GTO Wizard Benchmark, una API pública y un marco de evaluación estandarizado para algoritmos de evaluación comparativa en Heads-Up No-Limit Texas Hold’em (HUNL).
Leer más →
Resumen: Históricamente, la evaluación empírica en la búsqueda multiobjetivo (MOS) ha sufrido fragmentación, basándose en instancias de problemas heterogéneos con definiciones objetivas incompatibles que dificultan las comparaciones entre estudios.
Leer más →
Resumen: Los modelos de lenguajes grandes (LLM) han permitido sistemas agentes que pueden razonar, planificar y actuar en tareas complejas, pero aún no está claro si pueden asignar recursos de manera efectiva en condiciones de incertidumbre.
Leer más →