Ingeniero de software obtiene exención religiosa por uso de IA
Descubre cómo una ingeniera de software logró una exención religiosa para no usar IA en su trabajo, basándose en una encíclica del Papa. ¿Precedente laboral?
#creencias
¿Mentiste? Evaluando detectores de mentiras en modelos de lenguaje
¿Pueden los detectores de mentiras identificar cuándo un modelo de IA miente? Un estudio evalúa cuatro métodos en modelos de hasta 1B parámetros y revela sus limitaciones.
ToM-U: Especificación Formal de un Mecanismo de Mentalización
Descubre cómo ToM-U formaliza la inferencia de estados mentales usando modelos epistémicos locales. Avance en IA y cognición.
RecToM: Razonamiento Recursivo para la Teoría de la Mente
Descubre RecToM, un innovador framework que mejora el razonamiento de Teoría de la Mente en LLMs mediante la construcción recursiva de perspectivas. ¡Resultados state-of-the-art!
¿Creen los modelos lo que dicen al rolear?
Un estudio revela que al rolear, los LLMs cambian lo que dicen pero no su representación interna. La desalineación emergente sí altera las creencias.
Cuando los modelos de IA rolean, ¿creen lo que dicen?
¿Los LLM creen realmente sus afirmaciones al interpretar personajes? Un estudio revela diferencias entre roleplaying y desalineación emergente.
Bandidos inquietos: indexabilidad PCL con retroalimentación binaria imperfecta
Calcula el índice de Whittle para bandidos inquietos con retroalimentación binaria imperfecta. Optimiza decisiones en espectro oportunista.
Control de espacio de creencias para tratamiento personalizado del cáncer
Descubre cómo la inferencia activa optimiza tratamientos oncológicos personalizados, mejorando la eficacia bajo restricciones reales de medición y presupuesto.
Creencias Superficiales en la Toma de Decisiones de los LLM
Descubre cómo los LLM muestran un comportamiento sistemático pero no pueden explicar sus propias decisiones. La superficialidad de sus creencias.
Adquisición de creencias como filtrado estocástico
Filtrado estocástico para adquisición de creencias: algoritmos factorizados para tracking estados y estimación parámetros, aplicaciones en epidemias y redes.
Modelo de persuasión humana multi-turno con trazado de creencias
Descubre cómo PERSUASIONTRACE modela la persuasión humana en diálogos multi-turno con IA, evaluando dinámicas de creencias y fidelidad de simulaciones.
Modelo de persuasión multironda con rastreo probabilístico de creencias
Descubre PERSUASIONTRACE, un marco para analizar cómo los LLM persuaden en diálogos multironda. Un modelo bayesiano de rastreo de creencias revela la dinámica de la persuasión.
2-Step Agent: Marco para la interacción decisor-IA
El marco 2-Step Agent muestra que incluso con modelos perfectos, las creencias erróneas pueden hacer que el soporte de IA empeore las decisiones. ¿Cómo evitarlo?
ENBP: Propagación de Creencias Neural Equivariante
ENBP aplica simetría SE(3) a la inferencia probabilística, logrando precisión submilimétrica en moléculas y robótica, 100x más rápido que difusión.
Modelo VLM consciente de creencias para razonamiento humano
Descubre cómo el modelo VLM consciente de creencias combina memoria y RL para un razonamiento similar al humano. Mejora en QA visual con HD-EPIC. ¡Lee más!
Modelo VLM consciente de creencias para razonamiento humanoide
Descubre cómo un modelo VLM consciente de creencias integra memoria y aprendizaje por refuerzo para un razonamiento similar al humano, mejorando tareas de VQA.
Conciencia Parcial de Equidad en Aprendizaje Automático Estratégico
Descubre cómo la conciencia parcial de equidad resuelve el dilema entre transparencia y manipulación, mejorando la justicia en modelos de IA con un mecanismo guiado por creencias.
MindClaw: Razonamiento Corporizado en Bucle Cerrado para Intervención Precisa
Descubre MindClaw, un marco de IA que permite a robots razonar sobre el estado mental y actuar solo cuando es necesario, mejorando asistencia robótica precisa.
Marco Semántico de Mundos Abstractos para Cambio de Creencias
Descubre el Marco de Mundos Abstractos para el cambio de creencias: unifica operadores clásicos y no prioritarios, simplificando la teoría sin sintaxis lógica.