Observatorio de información y Publicaciones

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”.

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.

Resumen:Recientemente, los modelos de lenguajes grandes (LLM) han demostrado notables capacidades de resolución de problemas al integrarse de forma autónoma con herramientas externas para el razonamiento colaborativo.