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Examinando la habilidad de los LLMs para imitar comportamientos humanos complejos en la toma de decisiones.

Los agentes de IA usan simulaciones para mejorar la cooperación en situaciones competitivas.

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Un nuevo modelo mejora los conocimientos en juegos en forma normal.

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Un nuevo enfoque para hacer predicciones reduce el arrepentimiento por los cambios en los agentes de toma de decisiones.

Entendiendo ataques de ejemplos inaprendibles a través de la teoría de juegos para una mejor protección de datos.

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Un nuevo marco mejora la comprensión de la dinámica y estrategias en juegos multijugador.

Una visión general de la estabilidad central en juegos de formación de coaliciones.

Este estudio explora el papel de las acciones, el tiempo y la posibilidad de resolver en el reconocimiento de objetivos.

AgA ofrece una manera de alinear objetivos personales y colectivos en la cooperación de motivos mixtos.

Un estudio sobre cómo el aprendizaje de diccionarios ayuda a interpretar modelos de lenguaje avanzados.

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Una inmersión profunda en los lenguajes lasso y su importancia en la informática.

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Este estudio revela un nuevo modelo de IA de ajedrez entrenado en millones de partidas.

Un agente adaptativo mejora el trabajo en equipo en Codenames usando múltiples modelos de lenguaje.

Un análisis de los movimientos del Shogi a través de patrones matemáticos y formas geométricas.

Explorando decisiones y mediciones en redes bipartitas y su impacto en las interacciones.

Una exploración de cómo se forman las jerarquías en entornos competitivos.

Un nuevo algoritmo de aprendizaje para agentes en escenarios multijugador restringidos.

Una mirada a los juegos cuánticos y cómo las estrategias perdedoras pueden llevar a resultados ganadores.

El teorema de Tarski revela ideas clave sobre funciones monótonas y sus puntos fijos.

Este documento investiga cómo el MARL puede mejorar la comprensión de subastas complejas.

Explorando cómo colocar reinas en un tablero de ajedrez para evitar tres en fila.

Nuevos métodos mejoran la toma de decisiones para múltiples agentes en entornos inciertos.

Examinando el impacto de la corrupción de datos en las estrategias de aprendizaje en juegos de Markov de suma cero para dos jugadores.

Un estudio revela cómo se forman patrones anti-coordinados en un modelo de aprendizaje por refuerzo del juego del deslizamiento de nieve.

Una mirada a los juegos de suma cero con restricciones estatales y información unilateral.

Examinando cómo las interacciones estratégicas afectan el rendimiento de los modelos de aprendizaje automático.

Nuevos métodos mejoran las estrategias en juegos de forma extensa para obtener mejores resultados.

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