Minimizar la distorsión de incrustación hiperbólica con la reestructuración de jerarquía guiada por LLM

Resumen: La geometría hiperbólica es una geometría eficaz para incrustar estructuras de datos jerárquicas. Por lo tanto, el aprendizaje hiperbólico se ha vuelto cada vez más prominente en las aplicaciones de aprendizaje automático donde los datos están organizados jerárquicamente o se rigen por una semántica jerárquica, que va desde sistemas de recomendación hasta visión por computadora.

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Hacia una IA jurídica confiable a través de agentes LLM y razonamiento formal

Resumen: La racionalidad del derecho se manifiesta en dos formas: la racionalidad sustantiva, que se refiere a la justicia o la deseabilidad moral de los resultados, y la racionalidad formal, que requiere que las decisiones jurídicas sigan reglas explícitamente establecidas, generales y lógicamente coherentes.

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