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Resumen: A medida que los sistemas de IA evalúan cada vez más otras salidas de IA, comprender su comportamiento de evaluación se vuelve crucial para prevenir los sesgos en cascada.

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: los autómatas celulares neuronales (NCA) representan un marco poderoso para modelar la autoorganización biológica, extendiendo los sistemas clásicos basados ​​en reglas con reglas de actualización capacitables, diferenciables (o evolucionables) que capturan la dinámica autorreguladora adaptativa de la materia viva.