ReCBM: razonamiento relacional con incertidumbre en modelos de cuello de botella de conceptos
Un nuevo marco de IA mejora la interpretabilidad y robustez de los modelos que dependen de conceptos humanos, corrigiendo errores semánticos mediante razonamiento relacional guiado por incertidumbre.
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