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Resumen: El aprendizaje en contexto (ICL) en modelos de idiomas grandes (LLM) ha mostrado un rendimiento notable en varias tareas sin requerir el ajuste. Sin embargo, estudios recientes han destacado el riesgo de fuga de datos privados a través del aviso en ICL, especialmente cuando los LLM están expuestos a ataques maliciosos.

Resumen: Respuesta de consulta compleja (CQA) sobre gráficos de conocimiento incompletos (KG), típicamente formalizados como razonamiento con lógica de predicado de primer orden existencial con una variable gratuita (EFO $ _1 $), enfrenta una compensación fundamental entre la solidez lógica y la eficiencia computacional.

Resumen: Si bien los componentes individuales de las arquitecturas de agente se han estudiado de forma aislada, sigue habiendo una comprensión empírica limitada de cómo las diferentes dimensiones de diseño interactúan dentro de sistemas complejos de agentes múltiples.