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pro vyhledávání: '"Mallén, A."'
Publikováno v:
ESPACIO I+D: Innovación más Desarrollo, Vol 13, Iss 37 (2024)
La siguiente colaboración presenta dos breves fragmentos que se resguardaban en el estudio de Rubén Salazar Mallén, uno es un volante que se repartía en la calle con el título de LA MASCULINIDAD. / MÁS VALE PREVENIR QUE LAMENTAR. / MANIFIESTO D
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https://doaj.org/article/267b96aa73b940f1add61e107c764d6d
Akademický článek
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Autor:
Jaime Clemente Martínez
Publikováno v:
Estudios de Deusto, Vol 71, Iss 2 (2023)
La nueva monografía de la profesora Tomás Mallén que reseñamos acomete un profundo análisis sobre la creación, el funcionamiento y la proyección de la figura de los intergrupos parlamentarios como experiencia innovadora de diálogo parlamentar
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https://doaj.org/article/889ca21d3d9f40cc8dd114ec54bea393
Autor:
Juana Escabias Toro
Publikováno v:
Historia y Comunicación Social, Vol 27, Iss 1 (2022)
El punto de partida de este artículo es analizar si Ana María Caro Mallén de Torres, que ha pasado a la Historia como la más importante dramaturga del Siglo de Oro nacida en España y como poeta, podría ser también merecedora de reconocimiento
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https://doaj.org/article/a2bf47698005433b930c1e814d448117
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Subversion Strategy Eval: Evaluating AI's stateless strategic capabilities against control protocols
AI control protocols are plans for usefully deploying AI systems in a way that is safe, even if the AI intends to subvert the protocol. Previous work evaluated protocols by subverting them with a human-AI red team, where an AI follows the human-writt
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http://arxiv.org/abs/2412.12480
Autor:
Escabias Toro, Juana
Publikováno v:
Historia y Comunicación Social; 2022, Vol. 27 Issue 1, p197-205, 9p
While the activations of neurons in deep neural networks usually do not have a simple human-understandable interpretation, sparse autoencoders (SAEs) can be used to transform these activations into a higher-dimensional latent space which may be more
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http://arxiv.org/abs/2410.13928
Autor:
Mallen, Alex, Belrose, Nora
Scalable oversight studies methods of training and evaluating AI systems in domains where human judgment is unreliable or expensive, such as scientific research and software engineering in complex codebases. Most work in this area has focused on meth
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http://arxiv.org/abs/2410.13215
Autor:
García, Dionisia
Publikováno v:
El Ciervo, 2021 May 01(787), 58-58.
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https://www.jstor.org/stable/27241383