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Des recherches examinent une méthode pour créer des formes complexes avec des tuiles simples.

Découvrez comment les agents peuvent améliorer les modèles de base pour de meilleurs résultats en IA.

Ce papier parle du rôle des LLM dans l'analyse des séries temporelles.

Explore comment l'apprentissage par renforcement hors ligne améliore la prise de décision en analysant les expériences passées.

Cette étude examine comment les biais dans les LLMs affectent les simulations d'interaction humaine.

Une nouvelle méthode améliore les moteurs de recherche en utilisant des images pour des suggestions de requêtes.

Cet article parle d'améliorer l'apprentissage des agents dans des environnements en réseau grâce à un nouveau modèle.

Un nouveau cadre améliore l'apprentissage même sans retour.

Une nouvelle approche des négociations cloud améliore l'allocation des ressources et réduit les coûts.

Stratégies pour réaffecter efficacement les agents aux tâches prioritaires.

Cet article examine la menace des attaques par porte dérobée sur les agents de modèles de langage.

Une étude montre que les agents IA peuvent se polariser dans des environnements semblables à des chambres d'écho.

Cette étude examine les contrats entre les donneurs d'ordre et les agents d'apprentissage à travers des interactions répétées.

Enquête sur les contrats et la performance des agents dans des situations de recrutements répétés.

Un aperçu de comment les inspections améliorent la performance des contrats et la motivation des agents.

Un nouveau modèle pour analyser comment les biais affectent les opinions sur les réseaux sociaux.

Nouveau jeu de données améliore la capacité des agents informatiques à réaliser différentes tâches.

Des recherches montrent que les méthodes de régularisation générales améliorent la performance des agents RL hors politique sur différentes tâches.

Une étude examine la communication et l'enseignement dans des systèmes d'agents sous différents modèles de gouvernance.

Examiner comment les interactions stratégiques influencent les performances des modèles de machine learning.

Une méthode pour que les agents estiment des fonctions sans partager directement des données.

GPT-4 montre qu'il peut s'amuser avec le jeu classique DOOM.

Traiter la surestimation de la valeur et le biais de récence pour améliorer la performance des agents.

Une nouvelle approche pour comprendre la dynamique du marché crypto grâce à des techniques de modélisation avancées.

Explore des solutions pour que les agents se déplacent dans des espaces partagés sans collisions.

Explorer comment l'apprentissage profond nous aide à étudier l'émergence du langage.

Optimiser le comportement des agents grâce aux normes et sanctions dans des systèmes complexes.

MA4DIV améliore les résultats de recherche en ligne en augmentant la diversité des documents grâce à une approche multi-agents.

Une nouvelle méthode améliore l'entraînement des voitures autonomes grâce à une interaction semblable à celle des humains.

Une nouvelle méthode améliore la collaboration entre agents dans des environnements d'apprentissage variés tout en préservant la confidentialité des données.

Un nouveau cadre pour aider la recherche dans le marché de l'art complexe.

Une étude explore comment les modèles de langage interagissent avec les humains et entre eux pour compléter des tâches.

Un système qui aide les robots à détecter et réparer les échecs de tâches en temps réel.

Un aperçu sur comment les agents s'adaptent dans leur apprentissage pour chercher de la nourriture.

Examine comment les agents et les principaux partagent des infos sur les métriques de performance.

Un cadre utilisant des agents permet aux utilisateurs de gérer les préférences de sécurité et de confidentialité de l'IoT.

Les algorithmes de consensus mode simplifient l'accord dans les systèmes multi-agents de manière efficace.

Explore comment des règles de base peuvent aider les agents à traverser des labyrinthes avec un minimum d'infos.

Un focus sur les méthodes pour évaluer et améliorer la performance des agents numériques.

Cette étude traite des défis liés aux stratégies d'enchères utilisant des monnaies artificielles.