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Une nouvelle méthode améliore l'adaptabilité des agents dans des environnements variés sans tâches spécifiques.

La recherche explore des stratégies de communication pour améliorer le travail d'équipe entre des agents autonomes et des humains.

Recherche sur la façon dont des agents nuisibles peuvent corrompre de bons agents dans l'apprentissage par renforcement décentralisé.

Cette étude explore comment les agents communiquent en imitant des signaux utiles.

La recherche s'attaque au problème de la recherche de trous noirs dans des réseaux en évolution.

Une étude sur comment les agents prennent des décisions dans des environnements compétitifs en utilisant des jeux à champ moyen.

Une étude sur le réglage des agents de contrôle informatique pour améliorer la performance des tâches.

Une méthode pour choisir des points de données précieux dans des systèmes distribués.

Cette étude examine comment la curiosité influence l'efficacité de l'exploration chez les agents artificiels.

Évaluation des capacités de raisonnement stratégique des LLMs à l'aide de divers jeux.

Une étude sur l'utilisation de l'apprentissage par renforcement et des mesures de sécurité pour les inspections de vaisseaux spatiaux.

Une nouvelle façon de rendre les assistants numériques plus intelligents grâce à un apprentissage continu.

Cette étude se concentre sur l'affinement de modèles pour simuler la croissance neuronale en utilisant des méthodes bayésiennes.

Un nouveau cadre améliore la façon dont les agents LLM apprennent grâce à des conseils de processus détaillés.

Explorer le rôle de l'informatique quantique dans l'amélioration de l'efficacité de l'apprentissage multi-agents.

Un cadre clair pour évaluer la compréhension dans les systèmes d'IA.

Utiliser l'apprentissage machine pour améliorer le couplage de la lumière laser dans les fibres optiques.

Aborder la distribution d'énergie pour des systèmes coopératifs robustes.

Les échanges de troc permettent d'échanger des biens sans utiliser d'argent dans le monde en ligne d'aujourd'hui.

Explore comment encourager la transparence dans les contrats avec plusieurs agents.

Examiner comment les gens choisissent des technologies en fonction de l'influence sociale et des interactions.

Examiner comment les hyperparamètres façonnent l'efficacité des agents de RL profonds.

Une étude révèle des méthodes pour une recherche efficace de cibles par des agents mobiles dans des zones circulaires.

Les modèles du monde améliorent la formation de l'IA en simulant des environnements pour un apprentissage plus rapide.

Découvrez comment les systèmes multi-agents améliorent l'automatisation des tâches et la résolution de problèmes.

Voici GRASP, un benchmark pour évaluer le raisonnement spatial dans les modèles de langage.

Cet article examine comment les émotions influencent notre pensée et notre comportement à travers un modèle dimensionnel.

Cette étude examine comment l'apprentissage de la représentation aide les robots à s'adapter dans des environnements changeants.

Une étude révèle l'impact de l'environnement sur les stratégies de navigation chez les agents artificiels et les humains.

Craftium permet aux chercheurs de créer des environnements 3D sur mesure pour entraîner des agents IA.

RPO améliore la rapidité et la sécurité de la prise de décision dans l'apprentissage par renforcement grâce à l'apprentissage réfléchi.

Une méthode pour maximiser la valeur dans l'appariement agent-objet en analysant les préférences.

Une étude révèle des méthodes pour des attributions stables dans des scénarios de placement d'agents.

Un cadre pour améliorer les stratégies d'injection de dioxyde de carbone dans le stockage souterrain.

Explorer comment les machines peuvent suivre les instructions des humains dans des espaces réels.

Une nouvelle méthode aide les robots à retrouver des objets tombés en utilisant le son.

Une étude sur des stratégies de matching efficaces en tenant compte des préférences et des contraintes.

Recherche sur les interactions de groupe dans l'apprentissage des langues en utilisant des agents neuronaux avancés.

Présentation de l'exploration latente aléatoire : une nouvelle méthode pour améliorer l'exploration des agents.

Découvrez comment TaskGen améliore la gestion des tâches pour les programmes et les agents.