Observatorio de información y Publicaciones

Resumen: Para ayudar a los humanos durante períodos prolongados en hogares reales, los agentes encarnados deben recordar las rutinas de los usuarios, los estados mundiales y las interacciones pasadas.

Resumen: Incorporar modelos de lenguajes grandes (LLM) al despacho de transporte industrial como extractores de características semánticas en registros de comportamiento a escala de plataforma es un problema de sistemas de datos convincente pero poco explorado.

Resumen: El fútbol robótico es un banco de pruebas desafiante para el aprendizaje reforzado con múltiples agentes porque combina observabilidad parcial, interacción cooperativa y adversaria, recompensas escasas y comportamiento táctico a largo plazo.