Neuste Artikel für Agenten

Die Studie untersucht Kommunikation und Unterricht in Agentensystemen unter verschiedenen Governance-Modellen.

Untersuchen, wie strategische Interaktionen die Leistung von Machine-Learning-Modellen beeinflussen.

Eine Methode für Agenten, um Funktionen zu schätzen, ohne Daten direkt auszutauschen.

GPT-4 zeigt, dass es mit dem klassischen Spiel DOOM umgehen kann.

Wertüberhöhung und Primacy-Bias angehen, um die Leistung von Agenten zu verbessern.

Ein neuer Ansatz, um die Dynamik des Kryptomarktes durch fortgeschrittene Modellierungstechniken zu verstehen.

Erforscht Lösungen für Agenten, die sich durch gemeinsame Räume bewegen, ohne zusammenzustossen.

Erforschen, wie Deep Learning uns hilft, das Entstehen von Sprache zu studieren.

Agentenverhalten durch Normen und Sanktionen in komplexen Systemen optimieren.

MA4DIV verbessert die Online-Suchergebnisse, indem es die Dokumentenvielfalt durch einen Multi-Agenten-Ansatz erhöht.

Eine neue Methode verbessert das Training von selbstfahrenden Autos durch menschenähnliche Interaktion.

Neue Methode verbessert die Zusammenarbeit von Agenten in vielfältigen Lernumgebungen und sorgt dabei für Datenschutz.

Ein neues Framework, das die Forschung im komplexen Kunstmarkt unterstützt.

Die Studie untersucht, wie Sprachmodelle mit Menschen und miteinander bei der Aufgabenbewältigung zusammenarbeiten.

Ein System, das Robotern hilft, Aufgabenfehler in Echtzeit zu erkennen und zu beheben.

Ein Blick darauf, wie Agenten ihr Lernen für die Nahrungsbeschaffung anpassen.

Untersuchen, wie Agenten und Prinzipale Informationen über Leistungskennzahlen austauschen.

Ein Framework, das Agenten nutzt, ermöglicht es den Nutzern, die Sicherheits- und Datenschutz-Einstellungen für IoT zu verwalten.

Modus-Konsens-Algorithmen vereinfachen die Zustimmung in Multi-Agenten-Systemen effizient.

Erforsche, wie grundlegende Regeln Agenten helfen können, durch Labyrinthe mit minimalen Informationen zu navigieren.

Ein Fokus auf Methoden zur Bewertung und Verbesserung der Leistung von digitalen Agenten.

Diese Studie geht auf Herausforderungen bei Bietstrategien mit künstlichen Währungen ein.

Diese Arbeit präsentiert eine Strategie, wie Agenten selbstständig Probleme diagnostizieren und lösen können.

Erforschen von effektiven Mechanismen zur Platzierung von Serviceeinrichtungen basierend auf der Nutzeranfrage.

Ein System, das Kämpfe simuliert, um die Erfahrungen von Soldaten zu zeigen.

In diesem Artikel werden Strategien besprochen, um Schwarze Löcher in Netzwerken zu finden.

EasyLAN vereinfacht die Entwicklung von kollaborativen LLM-Netzwerken für komplexe Aufgaben.

Entdecke, wie Recursive Backwards Q-Learning die Entscheidungsfindung in KI verbessert.

Eine Methode für Agenten, um Formen mit minimaler Kommunikation beizubehalten.

Dieser Artikel untersucht Vertrauensprobleme in Roboterteams für zuverlässige Datensammlung.

Lern, wie Gruppen von Agenten zustimmen können, auch wenn einige Mitglieder unzuverlässig sind.

Entdecke wirtschaftliche Prinzipien durch einfache wissenschaftliche Ideen für bessere Einblicke.

Untersuchen, wie Vertrauen sich im Laufe der Zeit in der Interaktion zwischen Mensch und Agent entwickelt.

Eine neue Methode verbessert die Effizienz des Machine Learning-Trainings und schützt gleichzeitig die Datenprivatsphäre.

WorkBench testet die Fähigkeit von Agenten, realistische Büroaufgaben mit einer einzigartigen Bewertungsmethode zu erledigen.

Entdeck, wie Wahrnehmungsengineering glaubwürdige Erlebnisse durch sensorische Manipulation schafft.

Ein neues Verfahren sorgt für Privatsphäre und ermöglicht gleichzeitig effizientes Teilen von Ressourcen zwischen den Akteuren.

Neuer Algorithmus verbessert das Lernen bei Aufgaben aus der echten Welt ohne Rücksetzungen.

Wir stellen T-PoP vor, eine Methode für standortbezogene Nachweise mit Fokus auf Privatsphäre.

Agenten treffen Entscheidungen in einem Multi-Agenten-Umfeld mithilfe von Vorhersagen für bessere Ergebnisse.