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Este artigo propõe uma restrição de assertibilidade inspirada em Brouwer para IA responsável, exigindo que sistemas em domínios de alto risco emitam apenas afirmações ou negações acompanhadas de certificados públicos e contestáveis, retornando "Indeterminado" caso contrário, a fim de preservar a agência epistêmica democrática ao substituir a confiança estatística por justificação verificável.
Este artigo demonstra, através da construção de modelos contrários, que princípios de indução e coindução para tipos de dados não são deriváveis no cálculo puro P2, estabelecendo que extensões como a extensão funcional de funções são essenciais para a prova desses princípios.
O artigo propõe a "Fluid Logic", um paradigma que utiliza Equações Diferenciais Estocásticas Neurais para elevar o raciocínio modal lógico de estruturas Kripke discretas para variedades contínuas, permitindo que Redes Neurais Lógicas Informadas (LINNs) integrem operadores modais diretamente na função de perda para gerar soluções estruturalmente consistentes em domínios como lógica epistêmica, temporal e deôntica.
O artigo apresenta o SpotIt+, uma ferramenta de código aberto que avalia sistemas Text-to-SQL verificando a equivalência de consultas através da geração de instâncias de banco de dados diferenciadas, utilizando um pipeline inovador que combina mineração de regras e validação por LLMs para garantir que as discrepâncias encontradas reflitam restrições práticas e relevantes.