Observatorio de información y Publicaciones

Resumen: La IA agente representa un cambio transformador en la inteligencia artificial, pero su rápido avance ha llevado a una comprensión fragmentada, que a menudo combina sistemas neuronales modernos con modelos simbólicos obsoletos, una práctica conocida como modernización conceptual.

Resumen:Un desafío central de Monte Carlo Tree Search (MCTS) es su eficiencia de muestra, que se puede mejorar agrupando pares estado-acción y utilizando sus estadísticas agregadas en lugar de estadísticas de un solo nodo.

Resumen: Los agentes autónomos impulsados ​​por grandes modelos de lenguaje (LLM) han demostrado capacidades impresionantes en la manipulación de herramientas para la resolución de tareas complejas. Sin embargo, los paradigmas existentes como ReAct se basan en el razonamiento y la ejecución secuenciales, sin explotar el paralelismo inherente entre subtareas independientes.