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Resumen: Una tarea de interés en el aprendizaje automático (ML) es la de atribuir explicaciones a las predicciones hechas por los modelos ML. Además, en los dominios considerados de alto riesgo, el rigor de las explicaciones es primordial. De hecho, las explicaciones incorrectas pueden engañar y engañarán a los tomadores de decisiones humanas.

Resumen: Las investigaciones recientes sobre la efectividad de los modelos basados en la red neuronal gráfica (GNN) para la predicción de enlaces en gráficos de conocimiento (KGS) muestran que la agregación de vainilla no afecta significativamente el rendimiento del modelo.

Resumen: Los agentes autónomos que navegan por la sociedad humana deben dominar tanto las actividades de producción como las interacciones sociales, pero los puntos de referencia existentes rara vez evalúan estas habilidades simultáneamente.