Computerwissenschaften - Multiagentensysteme

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Multiagentensysteme Können KI-Agenten lernen, zusammenzuarbeiten?

Forschung untersucht, wie Sprachmodelle im Laufe der Zeit kooperative Verhaltensweisen entwickeln können.

Aron Vallinder, Edward Hughes

2025-03-11T19:59:15+00:00 ― 6 min Lesedauer

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Dolev Mutzari, Yonatan Aumann, Sarit Kraus

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Multiagentensysteme Intelligente Teamarbeit: Die Zukunft autonomer Agenten

Dylan M. Asmar, Mykel J. Kochenderfer

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Robotik Die Revolution der RobotKoordination mit MAMP

Jingtian Yan, Jiaoyang Li

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Quantitative Methoden Pandemien und Kriege: Gesundheit in Gefahr

Adi Shuchami, Teddy Lazebnik

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Künstliche Intelligenz Datenanalyse revolutionieren mit ARTEMIS

Atin Sakkeer Hussain

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Multiagentensysteme Verkehrsvorhersagen mit Geschwindigkeitsdaten revolutionieren

Neue Methoden verbessern Verkehrsprognosen, reduzieren Staus und fördern die Stadtplanung.

Suyash Vishnoi, Akhil Shetty, Iveel Tsogsuren

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Multiagentensysteme Die Zukunft der Roboterkoordinierung

Wie Roboter effektiv kommunizieren und ihre Wege bei Aufgaben planen.

Jáchym Herynek, Stefan Edelkamp

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Künstliche Intelligenz ROMAS: Datenmanagement mit Intelligenz transformieren

Lerne, wie ROMAS Agenten organisiert, um die Datenbankverwaltung effizient zu gestalten.

Yi Huang, Fangyin Cheng, Fan Zhou

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Künstliche Intelligenz Die Revolutionierung des Multi-Agenten-Lernens mit MARC

MARC verbessert die Zusammenarbeit von Agenten in komplexen Umgebungen für bessere Lernergebnisse.

Sharlin Utke, Jeremie Houssineau, Giovanni Montana

2025-02-14T10:05:15+00:00 ― 8 min Lesedauer

Multiagentensysteme Dein Leitfaden zum Veröffentlichen

Schritt-für-Schritt Tipps, um deine Forschungsarbeit für die Veröffentlichung vorzubereiten.

Pratham Singla, Ayush Singh, Adesh Gupta

2025-02-14T04:28:12+00:00 ― 6 min Lesedauer

Multiagentensysteme Ethische Agenten: Die Zukunft fairer Technologie

Forschung zeigt, wie ethische Agenten Fairness und Kooperation in der Technologie fördern können.

Jessica Woodgate, Paul Marshall, Nirav Ajmeri

2025-02-13T11:37:03+00:00 ― 6 min Lesedauer

Multiagentensysteme Zusammenarbeiten: Die Zukunft des Multi-Agenten-Lernens

Entdecke, wie Agenten zusammenarbeiten, um gemeinsame Ziele zu erreichen und Belohnungen zu teilen.

Aditya Kapoor, Sushant Swamy, Kale-ab Tessera

2025-02-11T22:42:09+00:00 ― 6 min Lesedauer

Maschinelles Lernen Kollaboratives Lernen für Roboter

Roboter lernen zusammen zu laufen, indem sie fortschrittliche Methoden nutzen, ohne sensible Daten auszutauschen.

Ye Zhu, Xiaowen Gong

2025-02-10T23:25:48+00:00 ― 5 min Lesedauer

Mensch-Computer-Interaktion Die Datenanalyse mit Sprachagenten revolutionieren

Modellbasierte Sprachagenten machen Datenanalyse für alle einfacher.

Maojun Sun, Ruijian Han, Binyan Jiang

2025-02-10T00:35:21+00:00 ― 9 min Lesedauer

Künstliche Intelligenz Die Teamarbeit in der KI mit AIR revolutionieren

AIR kombiniert individuelle und Teamstrategien in der KI für bessere Leistungen.

Guangchong Zhou, Zeren Zhang, Guoliang Fan

2025-02-07T15:10:48+00:00 ― 7 min Lesedauer

Künstliche Intelligenz Die Risiken von KI navigieren: Gefährliche Fähigkeiten testen

Dieser Bericht erklärt, wie wichtig es ist, gefährliche Funktionen in KI zu testen.

Paolo Bova, Alessandro Di Stefano, The Anh Han

2025-02-07T06:27:58+00:00 ― 6 min Lesedauer

Künstliche Intelligenz Wichtigkeit in Multi-Agent-Systemen bewerten

Neue Methode verbessert das Verständnis für entscheidende Akteure in Teamdynamik.

Jianming Chen, Yawen Wang, Junjie Wang

2025-02-07T03:56:42+00:00 ― 7 min Lesedauer

Multiagentensysteme Optimierung von Satellitenaufgaben mit REDA

Erfahre, wie REDA das Satellitenaufgabenmanagement mit Multi-Agenten-Verstärkungslernen verbessert.

Joshua Holder, Natasha Jaques, Mehran Mesbahi

2025-02-06T19:55:12+00:00 ― 7 min Lesedauer

Multiagentensysteme Sprachmodelle mit selbstgesteuertem Denken boosten

Eine neue Methode hilft Sprachmodellen, komplexe Aufgaben besser zu bewältigen.

Chao-Chi Chen, Chin-Yuan Yeh, Hsi-Wen Chen

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Mensch-Computer-Interaktion Training-Teams mit Roboter-Partnern

Einsatz von Robotern zur Steigerung der Effizienz von Teamtrainings in verschiedenen Bereichen.

Kimberlee Chestnut Chang, Reed Jensen, Rohan Paleja

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Künstliche Intelligenz Die Dynamik von Mensch-KI-Hilfsspielen

Erforschen, wie KI und Menschen bei Entscheidungen zusammenarbeiten.

Scott Emmons, Caspar Oesterheld, Vincent Conitzer

2025-01-31T07:25:57+00:00 ― 6 min Lesedauer

Künstliche Intelligenz KI und das Rechtssystem: Ein neuer Ansatz

KI-Tools sollen die Entscheidungsfindung im Rechtssystem verbessern und dabei Fairness gewährleisten.

Cong Jiang, Xiaolei Yang

2025-01-28T16:02:06+00:00 ― 6 min Lesedauer

Maschinelles Lernen Entschlüsselung von Entscheidungen: Die Zukunft von Entscheidungsmodellen

Ein neues Modell lernt aus Daten, um menschliche Entscheidungen und Verhaltensweisen besser zu verstehen.

Fumiyasu Makinoshima, Tatsuya Mitomi, Fumiya Makihara

2025-01-25T01:21:54+00:00 ― 8 min Lesedauer

Künstliche Intelligenz Sicherheit und Vertrauen im Reinforcement Learning

Ein neues Framework verbessert die Sicherheit und Nachvollziehbarkeit in RL-Anwendungen.

Risal Shahriar Shefin, Md Asifur Rahman, Thai Le

2025-01-24T18:08:33+00:00 ― 7 min Lesedauer

Informatik und Spieltheorie Der komplexe Tanz der harmonischen Spiele

Tauche ein in die Welt der harmonischen Spiele und ihren Einfluss auf Entscheidungsfindungen.

Davide Legacci, Panayotis Mertikopoulos, Christos H. Papadimitriou

2025-01-23T11:51:00+00:00 ― 8 min Lesedauer

Künstliche Intelligenz Die Auswirkungen des sozialen Lernens auf den Gruppenerfolg

Entdecke, wie das Teilen von Wissen die Leistung beim Gruppensammeln verbessert.

Ismael T. Freire, Paul Verschure

2025-01-21T21:07:39+00:00 ― 7 min Lesedauer

Multiagentensysteme Die Dynamik des Multi-Agenten-Verstärkungslernens

Die Herausforderungen und Strategien in Multi-Agenten-Umgebungen erkunden.

Neil De La Fuente, Miquel Noguer i Alonso, Guim Casadellà

2025-01-19T23:23:06+00:00 ― 8 min Lesedauer

Robotik Roboter im Team: Die Zukunft der dynamischen Koalitionsbildung

Entdecke, wie Roboter zusammenarbeiten, um komplexe Aufgaben effektiv zu meistern.

Lucas C. D. Bezerra, Ataíde M. G. dos Santos, Shinkyu Park

2025-01-19T10:32:42+00:00 ― 7 min Lesedauer