Observatorio de información y Publicaciones

Resumen:A medida que los sistemas de IA se implementan en entornos cada vez más diversos y de alto riesgo, la alineación del modelo debe generalizarse más allá de las tareas y dominios observados durante el entrenamiento.

Resumen: La planificación de conducción multimodal enfrenta una tensión de larga data entre dos paradigmas: los métodos basados ​​en puntajes se benefician de una supervisión de recompensa densa pero están confinados a un vocabulario de acción fijo, mientras que los métodos basados ​​en anclas generan propuestas dinámicamente pero sufren de una supervisión escasa restringida a una única trayector

Resumen: Los sistemas multiagente se utilizan ampliamente en aplicaciones críticas para la seguridad que requieren un comportamiento coordinado bajo estrictas restricciones de seguridad.