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Resumen: A medida que los modelos en idioma de visión (VLMS) demuestran capacidades crecientes en aplicaciones del mundo real, como la generación de código y la asistencia de chatbot, asegurando que su seguridad se haya vuelto primordial.

Resumen: Restricciones difíciles en el aprendizaje de refuerzo (RL), ya sea impuesto a través de la función de recompensa o la arquitectura del modelo, a menudo degradan el rendimiento de la política. Los métodos lagrangianos ofrecen una forma de combinar objetivos con limitaciones, pero a menudo requieren intrincados ingeniería de recompensas y ajuste de parámetros.

Resumen: Introducimos y comparamos una heurística de búsqueda local estocástica para el problema de satisfactuabilidad NP-completado 3-SAT que supera drásticamente a los solucionadores existentes en el reino notoriamente difícil de instancias críticamente difíciles.