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Visión editorial Tramo Uno
Learning Symbolic Constraint Representations from Examples: A Neuro-Symbolic Approach
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arXiv:2609.12267v1 Announce Type: new Abstract: Learning user-defined concepts as constraint networks has been extensively studied in the constraint acquisition (CA) literature. However, existing approaches typically rely on intensive interactions with a human oracle, making the learning process costly in terms of time and number of queries. In this paper, w
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Lectura Tramo Uno: los cambios en IA suelen trasladarse a costos, empleo y competencia en la región; vale evaluar impacto en estrategia digital local.
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