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Resumen: El aprendizaje federado cuántico (QFL) se ha introducido recientemente para habilitar una capacitación del modelo de aprendizaje automático cuántico (QML) de preservación de la privacidad (QML) en procesadores cuánticos (clientes).

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: Introducimos el marco LLM-Nash, un modelo teórico del juego donde los agentes seleccionan las indicaciones de razonamiento para guiar la toma de decisiones a través de modelos de idiomas grandes (LLM).