Resumen:¿Podemos confiar en las huellas de razonamiento que producen los grandes modelos de razonamiento (LRM)? Investigamos si estos rastros reflejan fielmente lo que impulsa los resultados del modelo y si los modelos informarán honestamente su influencia.
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Resumen: La integración de modelos de lenguaje grandes en sistemas multiagente (MAS) ha permitido la solución de tareas complejas y de largo horizonte a través del razonamiento colaborativo. Sin embargo, esta inteligencia colectiva es intrínsecamente frágil, ya que una única falacia lógica puede propagarse rápidamente y conducir a un fallo en todo el sistema.
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Resumen:La inteligencia artificial (IA) está preparada para remodelar profundamente la forma en que se ejecuta y organiza el trabajo, pero aún no contamos con marcos profundos para comprender dónde se puede utilizar la IA. Aquí proporcionamos una ontología integral de las actividades laborales que puede ayudar a analizar y predecir sistemáticamente los usos de la IA.
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