Heurísticas de energía libre: ¿cuándo menos razonamiento es más?
Descubre cómo la meta-incertidumbre explica por qué el exceso de razonamiento en IA puede empeorar los resultados. Estudio con 7 modelos y 7.875 respuestas.
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Descubre un modelo computacional que explica cómo las personas descartan opciones con mal rendimiento en atributos críticos, mediante un equilibrio acotado.
El Sesgo de Pico por Trazas (TMPB) distorsiona la valoración en RL profundo. La optimización adaptativa lo corrige. Implicaciones para IA y neurociencia.