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Este artigo propõe um modelo teórico que integra a influência linguística de enquadramento (framing) à persuasão bayesiana, utilizando Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMs) como proxies comportamentais para otimizar tanto o enquadramento quanto os sinais de informação, validando a abordagem através de uma análise teórica e de um estudo empírico iterativo.
Este artigo demonstra que a permissão de compartilhamento limitado e sensível a custos de bens indivisíveis restaura garantias de justiça do tipo Maximin Share (MMS), propondo novos algoritmos de alocação e o conceito de SMMS, ao mesmo tempo em que estabelece limites teóricos sobre a existência universal dessas alocações.
O artigo propõe o método LSMR, que aproveita a localidade induzida por modelos para reduzir drasticamente o custo computacional da valoração de dados via valor de Shapley, retraindo apenas os subconjuntos de dados verdadeiramente influentes para cada instância de teste.
Este artigo apresenta um novo método algébrico, baseado no trabalho de Eisenbud et al., para calcular o índice de equilíbios completamente mistos em jogos finitos, demonstrando que qualquer inteiro pode ser o índice de um equilíbrio isolado, enquanto na classe monogênica o índice é restrito a $0+1-1$, sendo o índice não nulo equivalente à robustez de payoffs.