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LATIDIA · Robótica

Continuidad de la identidad en las relaciones de IA incorporadas a largo plazo: de la representación de la identidad específica del agente a la evaluación de la continuidad de la identidad

arXiv: 2609.23356v1Tipo de anuncio: Cross Resumen: La IA incorporada a largo plazo se someterá a aprendizaje, actualizaciones de modelos, compresión de memoria, reparación de hardware y migración entre realizaciones. Para usuarios que han formado rel sostenido

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Ilustración editorial relacionada con Continuidad de la identidad en las relaciones de IA incorporadas a largo plazo: de la representación de la identidad específica del agente a la evaluación de la continuidad de la identidad
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arXiv:2609.23356v1 Announce Type: cross Abstract: Long-term embodied AI will undergo learning, model updates, memory compression, hardware repair, and migration across embodiments. For users who have formed sustained relationships with such systems, these changes raise not only a problem of product consistency but also one of identity continuity: whether the changed system is still experienced as the same particular agent. Existing research suggests that human-AI relationships may develop relational particularity, that robotics and artificial-identity research has identified identity and migration signals across embodiments, and that major updates or platform disruptions can be accompanied by relational loss and restoration desire. This article proposes a user-side framework in which long-term embodied AI is

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