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Internalizar el futuro: un paradigma de formación agente unificada para la planificación del modelo mundial

Imagen de la noticia: Internalizar el futuro: un paradigma de formación agente unificada para la planificación del modelo mundial (ArXiv cs.AI)

arXiv:2606.27483v1 Tipo de anuncio: nuevo Resumen: Los agentes de modelos de lenguaje grande (LLM) han demostrado una gran capacidad en la toma de decisiones secuencial, pero siguen siendo fundamentalmente reactivos en tareas de largo plazo. A diferencia de los humanos que emplean el razonamiento de "qué pasaría si" para evaluar planes potenciales antes de comprometerse, los agentes estándar carecen de un modelo del mundo interno para simular.

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