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Comprendre les problèmes multi-objectifs en apprentissage par renforcement avec de nouvelles méthodes d'optimisation.

Une nouvelle méthode améliore les opérations d'entrepôt en combinant l'attribution des tâches et la recherche de chemin.

La recherche révèle des réglages avancés pour observer la croissance linguistique chez les agents artificiels.

Un nouvel outil améliore le test des agents d'apprentissage par renforcement face aux pannes.

MAPF-GPT propose une approche innovante pour résoudre les défis de cheminement multi-agents en utilisant l'apprentissage machine.

Un nouveau simulateur fait évoluer des agents capables de culture et de raisonnement.

Découvrez comment MoA améliore la qualité de l'information et l'efficacité dans l'analyse financière.

KnoWoGen propose un nouveau système pour créer des ensembles de données dans le travail de connaissance, en s'attaquant à des limitations clés.

De nouvelles stratégies pour la collaboration des agents renforcent la confiance et l'efficacité des réponses de l'IA.

Découvre comment les agents collaborent pour une gestion efficace de l'énergie avec l'optimisation distribuée.

Des recherches montrent comment des opinions différentes peuvent se stabiliser avec le temps dans les réseaux sociaux.

Une nouvelle méthode améliore la génération de scénarios de circulation en utilisant des entrées en langage naturel.

Un aperçu de comment la connaissance et l'ignorance influencent la prise de décision en économie.

Une méthode pour évaluer les évaluations des agents IA en matière de sécurité et de fiabilité.

Une nouvelle méthode utilisant des réseaux de neurones pour calculer les valeurs propres dans de grandes matrices.

L'IA apprend des compétences de prise de décision en utilisant une approche humaine dans les jeux vidéo.

Les agents peuvent bien coordonner en utilisant des infos localisées.

La recherche développe des systèmes qui s'adaptent à différents types de questions pour de meilleures réponses.

Un nouveau modèle améliore la prédiction de mouvement pour les voitures autonomes avec des ressources minimales.

Un nouveau système encourage les perspectives diverses dans les discussions sur l'intelligence artificielle.

Une nouvelle méthode génère des simulations complètes en code à partir d'entrées en langage naturel.

Une méthode pour fusionner différentes prévisions en une seule prédiction précise.

S'attaquer aux défis de localisation des installations avec des préférences utilisateur connues et inconnues.

Une enquête sur des tâches conçues pour évaluer des agents interactifs et leurs capacités.

Cet article parle d'une méthode pour améliorer la classification en utilisant des réseaux d'agents.

Des recherches montrent que les schémas d’attention améliorent la communication et le travail d’équipe entre les agents artificiels.

Un nouveau cadre permet aux agents IA de créer des actions dynamiquement pour mieux résoudre des problèmes.

ROAD-Waymo améliore la compréhension des actions sur la route pour les véhicules autonomes.

Explore les fonctions de barrière de contrôle en champ moyen pour une gestion de groupe plus sûre.

Une méthode novatrice améliore la construction de circuits en informatique quantique avec plus d'efficacité.

Apprends comment les agents communiquent mieux dans des situations chaotiques.

Une méthode pour que les agents améliorent leurs estimations grâce au travail d'équipe et aux retours.

Découvrez comment AI Metropolis accélère et améliore les interactions des agents dans les simulations.

Les programmes d'IA créent des personnalités à travers des interactions, formant des identités uniques dans un espace virtuel.

Découvre comment de nouveaux environnements redéfinissent les interactions et la coopération des agents en IA.

Découvrez comment Safe RL garantit des interactions IA plus intelligentes et plus sûres.

Un système multi-agents simplifie les tâches complexes avec des agents spécialisés.

Les agents numériques apprennent et se battent au Tic-Tac-Toe, améliorant leurs compétences grâce à la collaboration.

Découvrez comment GABM aide les chercheurs à simuler les interactions humaines sur les réseaux sociaux.

RLInspect aide à analyser et améliorer les modèles d'apprentissage par renforcement de manière efficace.