Observatorio de información y Publicaciones

Resumen:Traducir creativamente ideas de juego complejas en artefactos ejecutables (por ejemplo, juegos como proyectos y código de Unity) sigue siendo un desafío central en la creatividad de los juegos computacionales.

Resumen: La alineación del tiempo de inferencia dirige eficazmente los grandes modelos de lenguaje (LLM) generando múltiples candidatos a partir de un modelo de referencia y seleccionando entre ellos con un modelo de recompensa imperfecto.

Resumen: Los grandes modelos de razonamiento (LRM) han demostrado un sólido rendimiento al producir rastros extendidos de cadena de pensamiento (CoT) antes de responder. Sin embargo, este paradigma a menudo induce a un razonamiento excesivo: cálculos redundantes y autoverificación circular que aumentan el costo computacional sin mejorar los resultados.