Luc De Raedt

El conjunto de datos CLEVR-POC mejora el razonamiento en la respuesta a preguntas visuales usando escenarios de objetos ocultos.

Combinando redes neuronales y razonamiento simbólico para capacidades avanzadas de IA.

Este estudio evalúa las habilidades de razonamiento de los LLM usando el complicado problema 3-SAT.

EXAL mejora el aprendizaje y el razonamiento en sistemas de IA neuro-simbólica de manera eficiente.

NeSyA combina redes neuronales con razonamiento simbólico para tener una IA más inteligente.

Los modelos de Markov neurosimbólicos relacionales mejoran las capacidades de aprendizaje y razonamiento de la IA.