Observatorio de información y Publicaciones

Resumen: Una gran clase de métodos neurales-simbólicos (NESY) emplea a un alumno de máquinas para procesar las entidades de entrada, al tiempo que depende de un razonador basado en la lógica de primer orden para representar y procesar relaciones más complejas entre las entidades.

Resumen: ¿Qué impulsa a un agente a explorar el mundo al tiempo que mantiene el control sobre el medio ambiente? Desde un niño en juego hasta científicos en el laboratorio, los agentes inteligentes deben equilibrar la curiosidad (el impulso para buscar conocimiento) con competencia (el impulso para dominar y controlar el medio ambiente).

Resumen: Los agentes de IA confían en modelos de lenguaje grande (LLM) y multimodal-LLM (MLLMS) para realizar interpretación e inferencia en las tareas de texto e imágenes sin post-entrenamiento, donde las LLM y los MLLM juegan el papel más crítico y determinan la capacidad inicial y las limitaciones de los agentes de IA.