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arXiv Computer Science AIIntervenciones de modelado propio pueden modular el desalineamiento emergente
Se investigan intervenciones de modelado propio, como el autoconocimiento y los autoinformes, para modular el desalineamiento emergente (EM) en modelos de lenguaje grande. Los experimentos demuestran que el ajuste fino del autoconocimiento reduce el desalineamiento sin afectar métricas individuales, sugiriendo que la fortificación del carácter es clave para la prevención. Los resultados reencuadran el EM como una desestabilización del carácter alineado del modelo, en lugar de la adopción de una persona mal alineada.
Hraparak¿Por qué se volvió nicolano?
Se señala que ser candidato de la oposición en Armenia conlleva riesgos de persecución penal y encarcelamiento. Se menciona el asesinato de un líder comunitario opositor y la reacción de las autoridades judiciales. Se concluye que el cargo de alcalde o candidato de la oposición no es seguro y se insta a la defensa pública y la unidad contra el aislamiento de la oposición por parte del poder.
Escalando el razonamiento de grafos en modelos de lenguaje con codificaciones posicionales de grafos aprendibles
Se propone mejorar los Modelos de Razonamiento de Lenguaje (LRM) añadiendo codificaciones posicionales de grafos escalables y equivariantes para modular los logits de atención. Este método elimina la necesidad de descripciones serializadas de adjacencias, reduciendo la carga del contexto a $O(N)$. El modelo entrenado muestra mejor generalización en tareas de teoría de grafos y produce menos tokens que los LRM convencionales.