Neuste Artikel für Entscheidungsfindung

Eine neue Methode verbessert, wie Roboter Benutzeranweisungen sicher interpretieren.

Lern, wie IPRO effizient mehrere Ziele in der Entscheidungsfindung ausbalanciert.

NLRL kombiniert Reinforcement Learning mit natürlicher Sprache für bessere Entscheidungen.

Untersuchen, wie die Meinungsverschiedenheiten von Richtern die KI-Vorhersagen zu rechtlichen Ergebnissen verbessern können.

CEQR-DQN verbessert die Entscheidungsfindung, indem es Unsicherheiten in der KI effektiv managt.

Lern, wie stückweise lineare Funktionen die Entscheidungsfindung unter Unsicherheit erleichtern können.

KI-Agenten nutzen Simulationen, um die Zusammenarbeit in wettbewerbsorientierten Szenarien zu verbessern.

Die Kombination von Bayesscher Statistik und Entscheidungstheorie, um die Entscheidungsfindung bei unsicheren Daten zu verbessern.

Eine neue Methode verbessert die Zusammenarbeit in Multi-Agenten-Umgebungen für bessere Entscheidungsfindung.

Untersuchung von strategischem Verhalten und Manipulation in Wahlprozessen.

Kausale Modellierung hilft, Ursache-Wirkungs-Beziehungen in verschiedenen Bereichen zu klären.

Diese Arbeit verfeinert die kontrafaktische Inferenz für bessere Entscheidungen im Gesundheitswesen.

Ein neuer Ansatz für Vorhersagen verringert den Tauschregret für entscheidungsfindende Agenten.

Wie Eiferer die Entscheidungsdynamik in Gruppen beeinflussen.

Dieser Ansatz hilft Nutzern, effektive Datenvisualisierungen zu erstellen.

Eine Methode zur Optimierung von Aufgaben mit Unsicherheit mithilfe von unscharfen Relationalgleichungen.

Erkundung ist wichtig für Agenten, um zu lernen und ihre Entscheidungsfindung zu verbessern.

Dieses Projekt hat das Ziel, KI-Agenten zu entwickeln, die im Entscheidung treffen im Spiel Battlespace richtig gut sind.

Untersuchen, wie Kosten die Überzeugung beeinflussen durch Experimente in Branchen wie Pharma und Startups.

Schnelle Entscheidungen bei Tieren zeigen überraschende kognitive Fähigkeiten und Anpassungsfähigkeit.

BICauseTree bietet transparente Methoden zur Schätzung kausaler Effekte in verschiedenen Bereichen an.

Dieser Artikel untersucht die Auswirkungen von unvollständigem Wählen auf Entscheidungsprozesse.

Das Verstehen von Kausalität kann die Entscheidungsfindung und Anpassungsfähigkeit von KI verbessern.

Ein Blick auf die Notwendigkeit von Fairness und klaren Erklärungen in KI-Systemen.

Die Vorteile von Programmierung im Reinforcement Learning erkunden.

Untersuchung, wie Agenten mit begrenzter Kommunikation zu einer Einigung gelangen.

Studie zeigt, dass KI Fairness, Vertrauen und Zusammenarbeit in sozialen Interaktionen beeinflusst.

Ein Überblick über das Auktionsdesign unter Berücksichtigung der wechselseitigen Bewertungen der Bieter.

Untersuchung der Worst-Case-Szenarien im Simplex-Algorithmus und bei der Politikiteration.

PCA-Bench testet grosse Sprachmodelle in komplexen Entscheidungsfindungsszenarien.

Die Rolle von Werten in der ethischen Entscheidungsfindung von Wissenschaftlern.

Eine neue Methode verbessert die personalisierte Entscheidungsfindung in Machine-Learning-Systemen.

Lern Methoden für eine faire Verteilung von Sachen und Aufgaben im Alltag.

Ein Blick darauf, wie aktives Schätzen Entscheidungen unter Unsicherheit leitet.

Diese Studie untersucht, wie Tiere Entscheidungen treffen basierend auf Belohnungen und Risiken.

Erkunde die Synergie von Fuzzy- und Modallogik für die Entscheidungsfindung in unsicheren Situationen.

Untersuche, wie die Komplexität von Entscheidungen die Entscheidungsfindung beeinflusst und zu Fehlern führt.

Eine neue Methode verbessert die Leistung von Agenten in komplexen Umgebungen ohne zusätzliches Training.

Eine Studie zur Identifizierung und Reduzierung von kognitiven Verzerrungen in grossen Sprachmodellen.

Ein neuer Ansatz bringt KI-Agenten bei, nachvollziehbare Entscheidungen durch strukturierte Debatten zu treffen.