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Este artículo propone un marco teórico que integra el diseño de información basado en lenguaje con la persuasión bayesiana, demostrando mediante modelos teóricos y un estudio empírico que el uso de Grandes Modelos de Lenguaje (LLMs) permite optimizar eficazmente tanto el encuadre lingüístico como los esquemas de señalización para influir en las creencias y decisiones humanas.
Este artículo demuestra que permitir el reparto limitado y costoso de bienes indivisibles garantiza la existencia de asignaciones de maximin share exactas o aproximadas, introduce la noción de Maximin Share Compartido (SMMS) y establece sus límites teóricos y conexiones con otras nociones de equidad.
El artículo propone Local Shapley, un marco que aprovecha la localidad inducida por el modelo para reducir la complejidad computacional de la valoración de datos mediante algoritmos como LSMR que optimizan el reentrenamiento reutilizando subconjuntos de datos influyentes específicos.
Este artículo presenta un nuevo método algebraico para calcular el índice de equilibrios completamente mixtos en juegos finitos, demostrando que cualquier entero puede ser dicho índice, mientras que para la clase monogénica el índice se limita a $0+1-1$, siendo los valores no nulos equivalentes a la robustez frente a cambios en los pagos.