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Visión editorial Tramo Uno
Choosing Before Acting: Comparative Value Estimation for Long-Horizon Tool-Use Agents
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arXiv:2610.02330v1 Announce Type: new Abstract: Large language models (LLMs) rely on long-horizon tool invocation sequences for complex tasks, where each invocation can alter the task state and condition subsequent decisions. In long-horizon tool use, final-outcome rewards provide weak credit assignment over long interaction traces. Step-level rewards can of
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Lectura Tramo Uno: los cambios en IA suelen trasladarse a costos, empleo y competencia en la región; vale evaluar impacto en estrategia digital local.
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