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.
Leer más →
Resumen:Este artículo desarrolla una explicación formal de lo que los agentes generalistas deben almacenar en la memoria para actuar de manera casi óptima en múltiples entornos y objetivos.
Leer más →
Resumen: Los puntos de referencia de pronóstico para sistemas de IA de propósito general generalmente heredan las limitaciones del mundo real: los resultados se resuelven lentamente, los eventos de cola son raros y las preguntas contrafactuales son difíciles de calificar.
Leer más →