Búsqueda de sinergia en la colaboración entre humanos e inteligencia artificial en espacios de trabajo compartidos

Resumen: Los agentes automatizados de IA son cada vez más capaces, pero muchas tareas científicas y profesionales requieren juicio humano y experiencia contextual. Estudiamos equipos humanos-IA en espacios de trabajo compartidos, donde los agentes de IA y los colaboradores humanos deben coordinar responsabilidades antes de enviar una respuesta final.

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ThinkDeception: un marco de aprendizaje por refuerzo progresivo para la detección de engaños multimodales interpretables

Resumen: La detección de engaños multimodal es fundamental para identificar intenciones fraudulentas, sin embargo, los enfoques existentes se basan predominantemente en paradigmas de caja negra de extremo a extremo.

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CaVe-VLM-CoT: un marco modelo interpretable de visión y lenguaje

Resumen: Los modelos de visión-lenguaje (VLM) siguen siendo propensos a alucinaciones, produciendo resultados fluidos pero visualmente infieles. Los métodos existentes de cadena de pensamiento y recuperación aumentada solo abordan esto parcialmente, ya que no imponen la base de citación a nivel de paso ni enrutan las fallas de verificación de regreso a la recuperación para su corrección.

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