Observatorio de información y Publicaciones

Resumen: Lograr la cooperación entre agentes interesados ​​sigue siendo un desafío fundamental en el aprendizaje por refuerzo de múltiples agentes. Trabajos recientes demostraron que se puede inducir la cooperación mutua entre agentes “conscientes del aprendizaje” que explican y dan forma a la dinámica de aprendizaje de sus compañeros.

Resumen: Los agentes interactivos de modelo de lenguaje grande (LLM) que operan a través de diálogos de múltiples turnos y llamadas de herramientas de múltiples pasos se utilizan cada vez más en producción. Los puntos de referencia para estos agentes deben comparar modelos de manera confiable y generar datos de capacitación sobre políticas.

Resumen: Impulsado por nuestra misión de “elevar el mundo con memoria”, este artículo explora el concepto de diseño de “memoria” que es esencial para lograr la superinteligencia artificial (ASI).