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Resumen: Introducimos el marco de los juegos LLM-Stackelberg, una clase de modelos de toma de decisiones secuenciales que integran modelos de idiomas grandes (LLM) en interacciones estratégicas entre un líder y un seguidor.

Resumen: La explicación e interpretabilidad son los pilares de los sistemas de inteligencia artificial (IA) fronteriza y de próxima generación. Esto es especialmente cierto en los sistemas recientes, como los modelos de idiomas grandes (LLM), y más ampliamente, IA generativa.

Resumen: Los modelos de lenguaje grande multimodal (MLLM) todavía funcionan mal en las tareas científicas, particularmente aquellos que requieren razonamiento de múltiples pasos e interpretables.