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Resumen: Los modelos de lenguajes grandes (LLM) exhiben impresionantes capacidades de propósito general, pero también introducen serios riesgos de seguridad, en particular el potencial de engaño a medida que los modelos adquieren una mayor agencia y la supervisión humana disminuye.

Resumen: Para abordar esto, proponemos la descomposición atómica mejorada anticipada (LEAD). Al incorporar validación futura a corto plazo y agregar implementaciones superpuestas, LEAD proporciona suficiente aislamiento para mantener la estabilidad y al mismo tiempo conserva suficiente contexto local para corregir errores.

Resumen:Descubrir ecuaciones rectoras compactas a partir de observaciones experimentales es uno de los objetivos definitorios de la ciencia cuantitativa; sin embargo, los procesos de descubrimiento práctico fallan rutinariamente cuando las mediciones son ruidosas, las variables de estado relevantes no se observan o múltiples estructuras simbólicas explican los datos igualmente bien dentro de la i