Una lógica modal para modelos de clasificadores temporales y jurisdiccionales

Resumen: Los modelos basados ​​en lógica se pueden utilizar para crear herramientas de verificación para clasificadores de aprendizaje automático empleados en el campo legal. Los clasificadores de ML predicen los resultados de casos nuevos basándose en los anteriores, realizando así una forma de razonamiento basado en casos (CBR).

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SENTINEL: un marco formal multinivel para la evaluación de la seguridad de agentes incorporados basados ​​en LLM

Resumen:Presentamos Sentinel, el primer marco para evaluar formalmente la seguridad física de agentes incorporados en el modelo de lenguaje grande (LLM) en los niveles semántico, de plan y de trayectoria.

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Entrenamiento en tándem para modelos de lenguaje

Resumen:A medida que los modelos de lenguaje continúan mejorando rápidamente, podemos esperar que sus acciones y razonamientos se vuelvan difíciles o imposibles de seguir para los agentes y humanos más débiles, lo que socava la interpretabilidad y la supervisión.

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