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Resumen: Los métodos modernos para el aprendizaje automático explicable están diseñados para describir cómo los modelos mapean las entradas a las salidas, sin considerar una profunda consideración de cómo se utilizarán estas explicaciones en la práctica. Este documento argumenta que las explicaciones deben diseñarse y evaluarse con un final específico en mente.

Resumen: A medida que los modelos de idiomas grandes (LLM) se despliegan cada vez más como agentes autónomos, comprender su cooperación y mecanismos sociales es cada vez más importante. En particular, cómo las LLM equilibran el autoestima y el bienestar colectivo es un desafío crítico para garantizar la alineación, la robustez y la implementación segura.

Resumen: Grandes modelos de idiomas (LLM) se han movido mucho más allá de su forma inicial como chatbots simples, ahora llevando a cabo razonamiento complejo, planificación, escritura, codificación e investigación.