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Esta investigación amplía las herramientas de interpretabilidad desde modelos de lenguaje a modelos de acción de lenguaje visual de inteligencia incorporada, lo que significa que la comprensión del comportamiento del robot está cambiando de una "caja negra de un extremo a otro" a una "atribución capa por capa". Esto proporciona una base para localizar la causa raíz de las representaciones internas cuando ocurren acciones anormales y es un requisito previo necesario para el despliegue seguro de los robots.