Informática - Sistemas multiagente

Este artículo explora cómo los adversarios impactan el trabajo en equipo entre los modelos de lenguaje.

Un nuevo algoritmo optimiza sistemas multiagente mientras protege la privacidad del usuario.

Un nuevo marco mejora la eficiencia de aprendizaje en sistemas de múltiples agentes a través de una modelación del mundo innovadora.

INDICT mejora la seguridad y utilidad del código usando análisis de crítica dual.

Examinando la importancia de la equidad en la compartición de información entre diversos grupos.

Un nuevo modelo mejora la comunicación y la capacitación entre agentes utilizando mapas de creencias.

Descubre cómo los sistemas multiagente mejoran la automatización de tareas y la resolución de problemas.

Una mirada a estrategias para gestionar grandes grupos de agentes a través del aprendizaje por refuerzo.

Los agentes aprenden a jugar estratégicamente en Pommerman a través de un enfoque de entrenamiento estructurado.

Un nuevo método mejora la frescura de los datos para vehículos inteligentes usando algoritmos innovadores.

Un nuevo modelo revela la dinámica del aprendizaje social y la imitación del comportamiento.

Los agentes enfrentan el desafío de reunir recursos mientras aseguran la sostenibilidad.

Abordando los desafíos de coordinación en el aprendizaje por refuerzo multiagente offline.

IBSEN mejora la creación de guiones dramáticos con una narrativa controlada y una conexión con los personajes.

WARP-CA ofrece un enfoque innovador para predecir y controlar incendios forestales.

Descubre cómo PhysiBoSS simplifica el modelado biológico complejo para los investigadores.

Los investigadores crean poblaciones falsas realistas para estudiar el comportamiento y los patrones sociales.

Una mirada a cómo los agentes adaptan sus estrategias en entornos complejos.

Un nuevo sistema mejora la precisión en la resolución de acertijos Zebra utilizando agentes de IA y modelos de lenguaje.

Un estudio revela cómo reglas simples llevan a patrones complejos en varios sistemas.

Examinando las interacciones entre agentes en entornos de toma de decisiones.

Un enfoque nuevo para sistemas descentralizados que mejora la colaboración entre agentes y la toma de decisiones.

Un nuevo algoritmo mejora la toma de decisiones en entornos multiagente con visibilidad limitada.

El marco RSHPN mejora la fiabilidad y seguridad en los sistemas robóticos a través de un mejor análisis.

Este artículo examina cómo se forman las jerarquías sociales entre grupos en competencia.

Este artículo habla sobre un método para acoplar naves espaciales de manera segura en órbitas complejas.

Los pagos entre agentes pueden influir en los resultados de las subastas y la cooperación entre los jugadores.

Examinando cómo las redes sociales influyen en la formación de opiniones y la polarización.

Una guía de motores de física populares para investigación en aprendizaje por refuerzo.

Un nuevo método permite que los agentes se adapten rápido cuando hay fallos.

Descubre cómo StockAgent usa IA para simular el trading de acciones y analizar el comportamiento del mercado.

Este estudio analiza cómo los LLMs cambian la información a través de interacciones.

Investigando cómo los robots trabajan juntos en espacios compartidos para interacciones seguras.

Explorando cómo llevamos las lecciones de los cuidadores a nuestras conductas.

DataStorm ayuda a los tomadores de decisiones simulando varios escenarios durante crisis de salud.

Nuevos métodos mejoran cómo varios robots exploran laberintos desconocidos.

El marco POGEMA mejora la navegación multi-agente para evitar obstáculos de manera eficiente.

Descubre cómo TaskGen mejora la gestión de tareas para programas y agentes.

Un nuevo método para guiar ovejas robóticas usando perros robóticos en entornos desafiantes.

Un nuevo marco mejora la modelización basada en agentes al integrar diversas perspectivas de expertos.