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Resumen: Los números difusos se representan comúnmente con conjuntos difusos. Su objetivo es representar mejor los datos imprecisos. Sin embargo, las operaciones con números difusos no son tan sencillas como las matemáticas con números nítidos. Comúnmente, se aplica la regla de extensión de Zadeh para elaborar un resultado.

Resumen: Los modelos de razonamiento de gran tamaño (LRM) demuestran capacidades notables en tareas de razonamiento complejas, pero siguen siendo vulnerables a graves riesgos de seguridad, incluida la generación de contenido dañino y ataques de jailbreak.

Resumen:Proponemos OutboundEval, un punto de referencia integral para evaluar modelos de lenguaje grandes (LLM) en escenarios de llamadas salientes inteligentes a nivel experto.