El proyecto Denario: agentes de inteligencia artificial con conocimiento profundo para el descubrimiento científico

Resumen:Presentamos Denario, un sistema multiagente de IA diseñado para servir como asistente de investigación científica. Denario puede realizar muchas tareas diferentes, como generar ideas, consultar la literatura, desarrollar planes de investigación, escribir y ejecutar código, elaborar diagramas y redactar y revisar un artículo científico.

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Modelado realista de la interacción peatón-conductor utilizando RL multiagente con restricciones perceptivo-motoras humanas

Resumen: Modelar las interacciones peatón-conductor es fundamental para comprender el comportamiento humano de los usuarios de la vía y desarrollar sistemas seguros de vehículos autónomos. Los enfoques existentes a menudo se basan en lógica basada en reglas, modelos de teoría de juegos o métodos de aprendizaje automático de “caja negra”.

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Búsqueda de conocimiento inversa sobre razonamiento verificable: síntesis de una enciclopedia científica a partir de una base de conocimientos de largas cadenas de pensamiento

Resumen:La mayoría de los materiales científicos comprimen el razonamiento, presentando conclusiones omitiendo las cadenas derivacionales que las justifican. Esta compresión dificulta la verificación al carecer de justificaciones explícitas y graduales e inhibe los vínculos entre dominios al colapsar los mismos caminos que establecen las conexiones lógicas y causales entre conceptos.

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