Tootfinder

PHEW! Terminé con cinco minutos restantes.
Here's my short essay from my test. It's about AI, and the impact of technology in general. Go easy on me. (Actual proper citations were not needed)
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La tecnología mšs importante en la sociedad actual es el inteligencia artificial, IA, o el acrónimo inglés, “AI”.
“AI” es una tecnología relativamente nueva. Él aparecí al comienzo del ano 2023 y cambió ršpidamente la manera que los personas en línea buscaban y creaban. Realmente, “AI” no esta inteligente, mejor dicho uno modelo de lenguaje grande, “LLM” en inglés. LLM significa que los ordenadores que les alimentan no usan razón, pero los intentos a predecir una respuesta de una pregunta o mensaje en función de los patrones de palabras y mensajes en les bancos de datos.(1)
La tecnología ha contribuido en gran medida al progreso del sociedad. La tecnología agrícola lo hizo posible para humanidad a crecer y cambiar de nómada a creer asentamientos y eventualmente ciudades mas grandes. La hecha posible a usar recursos del medio ambiente en nos sociedades. Pero la tecnología ha creado grandes problemas también como desigualdad o cambio climštico.
Yo creo que, en la mayoría de situaciones, la tecnología es una fuerza positiva en la sociedad. Las problemas son creado por los personas sin moralidad, a menudo para la acumulación de la riqueza, influencia, y autoridad. Si la población puede mantener la influencia democrštica para reglamentar la tecnología, como la AI, para el beneficio de la población y los individuos, entonces la tecnología puede contribuir a la progresión de la sociedad.
Finalmente, si los individuos son compasivos y respetuosos, la tecnología reflejarš esa también.
1: “The Illusion of Thinking: Understanding the Strengths and Limitations of Reasoning Models via the Lens of Problem Complexity” #español

@… E porque foi que me incluíste nesta resposta, pš? Agora fiquei confuso.

Sequential Counterfactual Inference for Temporal Clinical Data: Addressing the Time Traveler Dilemma
Jingya Cheng, Alaleh Azhir, Jiazi Tian, Hossein Estiri
https://arxiv.org/abs/2602.21168 https://arxiv.org/pdf/2602.21168 https://arxiv.org/html/2602.21168
arXiv:2602.21168v1 Announce Type: new
Abstract: Counterfactual inference enables clinicians to ask "what if" questions about patient outcomes, but standard methods assume feature independence and simultaneous modifiability -- assumptions violated by longitudinal clinical data. We introduce the Sequential Counterfactual Framework, which respects temporal dependencies in electronic health records by distinguishing immutable features (chronic diagnoses) from controllable features (lab values) and modeling how interventions propagate through time. Applied to 2,723 COVID-19 patients (383 Long COVID heart failure cases, 2,340 matched controls), we demonstrate that 38-67% of patients with chronic conditions would require biologically impossible counterfactuals under naive methods. We identify a cardiorenal cascade (CKD -> AKI -> HF) with relative risks of 2.27 and 1.19 at each step, illustrating temporal propagation that sequential -- but not naive -- counterfactuals can capture. Our framework transforms counterfactual explanation from "what if this feature were different?" to "what if we had intervened earlier, and how would that propagate forward?" -- yielding clinically actionable insights grounded in biological plausibility.
toXiv_bot_toot

Olha, boa. As notificações do bridgy fed sobre respostas no bluesky de gente que não estš na ponte (mas permite que o que escreve seja visto de fora) agora permitem responder-lhes diretamente.
Parece que vou deixar de "falar sozinho", para grande alívio de alguns dos meus compinchas cš deste lado. :p