Neuste Artikel für Entscheidungsfindung

Untersuche, wie gewichtete Punktesysteme die Bewertung von Vorhersagen und die Entscheidungsfindung verbessern.

LiPoR bietet eine neue Möglichkeit, plausible Erklärungen ohne klare Labels zu handhaben.

Untersuchen, wie Emotionen die Entscheidungsfindung in KI-Modellen beeinflussen.

Untersuchen, wie Hintergrundinformationen das Vertrauen der Nutzer in QA-Systeme beeinflussen.

Lern, wie Steuerungssysteme Entscheidungen in unberechenbaren Umgebungen treffen.

Eine neue Methode verbessert die Entscheidungsfindung für grosse Sprachmodelle bei der Webnavigation.

Glaubensbasierte und Politik-Suchmethoden kombinieren für bessere Entscheidungen.

Untersuchen, wie Rabatte die Strategien und Entscheidungsfindung von Agenten in Multi-Agenten-Systemen beeinflussen.

UniChart verbessert das Verständnis von Charts durch Alltagsprache und klare Einsichten.

Ein innovativer Ansatz, der Offline- und Online-Verstärkungslernen kombiniert, um die Entscheidungsfindung zu verbessern.

Ein neues Framework hilft dabei, die Entscheidungsfindung von KI mit kontrafaktischen Erklärungen zu verstehen.

Neue Methoden zur Bewertung von Strategien mit unvollständigen Daten.

Die Auswirkungen der Präferenzmittelung in der Ethik der KI-Entscheidungen untersuchen.

Diese Methode ermöglicht es Agenten, sich besser an unterschiedliche Aufgaben ohne beschriftete Belohnungen anzupassen.

Dieser Artikel erklärt die Schritte und die Bedeutung von Optimierung in verschiedenen Bereichen.

Eine Untersuchung, wie Erwartungen das Mechanismusdesign und wirtschaftliche Interaktionen beeinflussen.

Untersucht die Herausforderungen und Lösungen bei Risiko Bewertungswerkzeugen in verschiedenen Sektoren.

Untersuche, wie bedingte Überzeugungen die Strategien von Spielern in sequentiellen Spielen prägen.

Eine Studie darüber, wie man Einfluss in sozialen Netzwerken mit gezielten Strategien maximieren kann.

Untersuchen, wie KI-Systeme menschliche Entscheidungen und Handlungsmacht beeinflussen.

Lern, wie maschinelles Lernen die Effizienz der Online-Zuteilung steigert.

Untersuchen, wie Verzögerungen Strategien in Wettkampfspielen beeinflussen.

Eine neue Methode verbessert die Entscheidungsfindung in komplexen Umgebungen mit grossen diskreten Aktionsräumen.

Ein Blick auf verschiedene Abstimmungsmethoden und ihre Fairness bei der Entscheidungsfindung.

AMRL verbessert die Entscheidungsfindung von Agenten, indem verschiedene Wissensarten integriert werden.

Ein neuer Ansatz verbessert die Entscheidungsfindung bei Offline-Verstärkungslernaufgaben.

Lerne, wie man Belohnungsfunktionen aus Entscheidungsdiffusionsmodellen ableitet.

Ein Blick darauf, wie man Datenunsicherheiten managen kann, um bessere Vorhersagen zu treffen.

Ein neuer Ansatz geht versteckten Störfaktoren im Offline-Verstärkungslernen an, um bessere Entscheidungen zu treffen.

Forschung zeigt, wie verschiedene Gehirnregionen beim Entscheidungsprozess von Tieren zusammenarbeiten.

Erfahre, wie der EB-TC-Algorithmus dabei hilft, die besten Entscheidungen effektiv zu erkennen.

Eine Methode, die symbolisches Denken und neuronale Netze kombiniert, um bessere Entscheidungen zu treffen.

Untersuchen, wie Unterschiede in Informationen die Koordinationsergebnisse beeinflussen.

Entdecke neue Methoden, um Ressourcen fair unter Leuten und Gruppen aufzuteilen.

Eine Studie zur Leistung von Auto-GPT bei Entscheidungsfindungsaufgaben.

Diese Studie untersucht, wie das Risiko der Spieler die Belohnungen in Wettbewerbsumgebungen beeinflusst.

In diesem Artikel geht's um das Entwerfen von Systemen, die das Entscheiden in Multi-Agenten-Umgebungen besser machen.

Ein neuer Ansatz verbessert das Lernen im Reinforcement Learning, indem er vergangene Erfolge mit Erkundung kombiniert.

Erfahre, wie QTD die Wertermittlung in unsicheren Umgebungen verbessert.

Ein Blick darauf, wie Agenten Erwartungen bilden und über ihre Umgebung nachdenken.