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Resumen: El razonamiento abductivo, razonamiento para inferir explicaciones para las observaciones, a menudo se menciona en contextos científicos, relacionados con el diseño y artísticos, pero su comprensión varía en estos dominios.

Resumen: Una gran clase de métodos neurales-simbólicos (NESY) emplea a un alumno de máquinas para procesar las entidades de entrada, al tiempo que depende de un razonador basado en la lógica de primer orden para representar y procesar relaciones más complejas entre las entidades.

Resumen: Los agentes de IA confían en modelos de lenguaje grande (LLM) y multimodal-LLM (MLLMS) para realizar interpretación e inferencia en las tareas de texto e imágenes sin post-entrenamiento, donde las LLM y los MLLM juegan el papel más crítico y determinan la capacidad inicial y las limitaciones de los agentes de IA.