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Resumen: Este artículo compara tres categorías metodológicas de razonamiento neuronal: razonamiento LLM, razonamiento basado en aprendizaje supervisado y razonamiento explícito basado en modelos. Los LLM siguen siendo poco confiables y luchan con la toma de decisiones simples que los animales pueden dominar sin una capacitación exhaustiva de los corpus.

Resumen: La implementación de modelos de visión y lenguaje (VLM) de alto riesgo requiere una predicción selectiva, donde los sistemas se abstienen cuando no están seguros en lugar de arriesgarse a errores costosos.

Resumen: Los modelos de lenguajes grandes (LLM) exhiben fallas lógicas persistentes en el razonamiento complejo debido a la falta de un marco axiomático interno.