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Un estudio revela cómo las contribuciones mixtas afectan la cooperación en juegos de bienes públicos.

La investigación revela el impacto de los mineros egoístas en la eficiencia del blockchain DAG.

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

Una exploración de cómo las expectativas influyen en el diseño de mecanismos y las interacciones económicas.

Estudio sobre la mejora de estrategias de los agentes a través de recompensas no markovianas en entornos competitivos.

Un algoritmo sistemático examina comportamientos de procesos, incluyendo acciones silenciosas para un mejor análisis.

Una mirada a cómo el pebbling interactúa con la dominación no dividida en teoría de grafos.

Explora cómo las creencias condicionales moldean las estrategias de los jugadores en juegos secuenciales.

Este artículo explora cómo los modelos de lenguaje mejoran el razonamiento estratégico de la IA en los juegos.

Explora estrategias para asegurar un enrutamiento seguro en redes vulnerables.

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

Nuevos métodos mejoran la eficiencia en la resolución de problemas de complementariedad lineal en varios campos.

Examinando cómo los retrasos impactan las estrategias en juegos competitivos.

Un nuevo marco para mejorar la toma de decisiones en el aprendizaje por refuerzo.

MuZero combina el aprendizaje profundo y el aprendizaje por refuerzo para tomar decisiones más inteligentes.

Este estudio analiza cómo los niveles de riesgo de los jugadores afectan las recompensas en entornos competitivos.

Analizando cómo los grupos pequeños se protegen contra la competencia.

Este artículo habla sobre cómo diseñar sistemas para tomar mejores decisiones en entornos de múltiples agentes.

Un nuevo marco mejora la capacidad de la IA para trabajar con humanos desconocidos.

DEGAS ofrece soluciones eficientes a problemas complejos con retrasos variables.

Un estudio sobre cómo optimizar acciones en grupos grandes de agentes que interactúan.

Este artículo explora cómo los modelos de lógica epistémica limitada representan las limitaciones del conocimiento.

Este artículo explora cómo los bots impactan la cooperación en juegos de dilema del prisionero opcionales.

Explorando métodos para mejorar la toma de decisiones de la IA a través de la curiosidad y la experiencia.

Examinando aspectos clave de las funciones de pérdida en la predicción del comportamiento humano.

Estrategias innovadoras para mejorar la respuesta de la IA a situaciones inesperadas.

Una mirada a la creencia cautelosa y el papel de la admisibilidad iterada en la toma de decisiones estratégicas.

Este artículo presenta un marco para maximizar las recompensas en el problema del bandido inquieto.

Explora la dinámica de la fuerza cero y sus aplicaciones en diferentes campos.

Un nuevo enfoque mejora el razonamiento y la planificación de agentes en entornos complejos.

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

Un estudio sobre cómo los agentes pueden optimizar decisiones a lo largo del tiempo en interacciones complejas.

CORTICAL usa juegos cooperativos para mejorar el aprendizaje de la capacidad de canal en sistemas de comunicación.

Analizando los riesgos de la intoxicación de datos en sistemas MARL.

Aprende sobre métodos eficientes para enfrentar problemas complejos de punto de silla.

Una visión general de los juegos combinatorios y sus conceptos fundamentales.

Un estudio revela hallazgos clave sobre juegos de campo medio bajo varias condiciones de frontera.

Este trabajo combina datos de partidas de ajedrez y conocimientos de lenguaje para mejorar la toma de decisiones de la IA.

Examinando estrategias que influyen en la cooperación entre personas en diferentes situaciones.

Usar teoría de juegos para optimizar el rendimiento en redes cuánticas para una mejor comunicación.