¿Por qué esto y no eso? Un marco basado en la lógica para explicaciones contrastantes

Resumen: Definimos varios problemas canónicos relacionados con las explicaciones contrastantes, cada una respondiendo una pregunta de la forma ” ¿Por qué P pero no Q? ”. Los problemas calculan causas de P y Q, comparando explícitamente sus diferencias. Investigamos las propiedades básicas de nuestras definiciones en el contexto de la lógica proposicional.

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LLM de múltiples agentes como defensores de la ética en sistemas basados en IA

Resumen: La incorporación de la ética en el proceso de obtención de requisitos es esencial para crear sistemas alineados éticamente. Aunque provocar los requisitos de ética manual es efectivo, requiere diversos aportes de múltiples partes interesadas, lo que puede ser un desafío debido a las limitaciones de tiempo y recursos.

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Razonamiento M2: empoderamiento de MLLM con razonamiento general y espacial unificado

Resumen: Los avances recientes en modelos de lenguaje grande multimodal (MLLM), particularmente a través del aprendizaje de refuerzo con recompensas verificables (RLVR), han mejorado significativamente sus habilidades de razonamiento. Sin embargo, una brecha crítica persiste: estos modelos luchan con interacciones espaciales dinámicas, una capacidad esencial para aplicaciones del mundo real.

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