Observatorio de información y Publicaciones

Resumen: Los modelos mundiales para agentes lingüísticos se presentan en dos formas útiles. Un modelo mundial basado en agentes llama a una API LLM y razona de manera flexible en el lenguaje, pero sus errores aparecen como cambios de estado alucinados que son difíciles de calificar con pérdidas de regresión ordinarias.

Resumen: Los modelos mundiales se utilizan a menudo para la planificación haciendo avanzar las dinámicas aprendidas. Sin embargo, muchos entornos de planificación no son vectores ni imágenes; son gráficos de agentes, herramientas, habilidades, rutas y dependencias.

Resumen: Los modelos de lenguajes grandes (LLM) han atraído una amplia atención por parte de la academia y la industria, pero su implementación plantea preocupaciones críticas de seguridad con respecto a la solidez y la confiabilidad.