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La investigación muestra cómo la IA puede promover la cooperación a través de la comprensión de entornos y dinámicas sociales.

Una herramienta fácil de usar para estudiar las regiones del cerebro involucradas en la navegación.

La investigación muestra que la atención mejora la claridad de la comunicación en agentes artificiales.

Un nuevo método para escalar funciones serverless de manera eficiente en redes en el borde.

La gente elige a quién imitar según los objetivos y estrategias que perciben.

Esta investigación examina cómo la composicionalidad afecta la imitación en sistemas de lenguaje artificial.

Un estudio revela cómo el movimiento influye en la información y la propagación de enfermedades en las redes sociales.

Un enfoque nuevo para entender la toma de decisiones descentralizada en sistemas lineales.

Este estudio analiza cómo los modelos de lenguaje entienden la agentividad en las estructuras de las oraciones.

Un marco claro para entender la cooperación entre agentes y las interacciones estratégicas.

AMRL mejora la toma de decisiones de los agentes al integrar diferentes tipos de conocimiento.

Descubre cómo el aprendizaje por refuerzo profundo ayuda a los UAVs a manejar la interferencia en la comunicación.

Una mirada a BNRA y el problema de la cubribilidad para la coordinación de agentes.

Un nuevo método mejora la precisión de la simulación del mercado calibrando los comportamientos de los agentes.

Un equipo de drones se coordina para rastrear y bloquear UAVs maliciosos de manera efectiva.

Examinando cómo los algoritmos pueden adaptarse al comportamiento estratégico en préstamos y contrataciones.

Un nuevo método aclara cómo las características del estado afectan el rendimiento de los agentes en el aprendizaje por refuerzo.

Este estudio explora estrategias de navegación en un entorno simulado del laberinto de agua de Morris.

Un nuevo método para la cooperación entre agentes usando acuerdos de borde para lograr metas compartidas.

Un nuevo método mejora la seguridad en entornos multiagente.

El ransomware evoluciona con la IA, haciendo que la detección sea cada vez más complicada para los sistemas de ciberseguridad.

Examinando cómo las configuraciones de equipo afectan los resultados de aprendizaje en sistemas multiagente.

Presentando un modelo para mejorar cómo los sistemas representan e interactúan con procesos y procedimientos.

Este artículo habla de cómo la interpretabilidad en la IA influye en las decisiones morales.

Un nuevo método mejora la comunicación entre múltiples agentes para una mejor cooperación.

Enseñar a las máquinas a predecir las creencias de los demás mejora el trabajo en equipo y el rendimiento.

Aprende cómo el aprendizaje por lotes puede mejorar las decisiones de precios en los negocios.

Examinando cómo los humanos y los robots colaboran en el manejo de máquinas articuladas para la recolección de madera.

Mejorando el trabajo en equipo entre humanos y robots para una ejecución efectiva de tareas.

Este artículo explora el concepto de saber cómo versus saber que.

Los modelos de conciencia explican cómo las personas perciben el conocimiento y las creencias.

Un estudio sobre interacciones sensibles al tiempo en negociaciones entre agentes.

El Aprendizaje de Meta-Valor mejora la cooperación entre agentes en entornos competitivos y colaborativos.

Nuevos métodos para estimar costos en la toma de decisiones de agentes.

Aprende a diseñar contratos efectivos cuando una parte tiene más información.

La temperatura afecta cómo los agentes se adaptan y cooperan en el control de micro-robots.

OMIGA mejora el aprendizaje multi-agente offline al integrar estrategias de aprendizaje global y local.

Un estudio sobre el emparejamiento efectivo para maximizar el valor de los proyectos en las organizaciones.

Explorando métodos de patrullaje eficientes usando ideas del problema del Triángulo Fagnano.

Aprende cómo las explicaciones contrafactuales mejoran la toma de decisiones en agentes de aprendizaje por refuerzo.