ProfiLLM: creación de perfiles de usuarios agentes alineados con servicios públicos para el despacho de viajes industriales

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.

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R2D-RL: un entorno de fútbol RoboCup 2D para el aprendizaje por refuerzo con múltiples agentes

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.

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