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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.

Les agents bossent ensemble pour des objectifs communs, en réduisant les coûts et en maximisant l'efficacité.

Explorer un travail d'équipe efficace entre les humains et l'IA pour de meilleures prévisions.

Un aperçu de comment fonctionnent les systèmes Multi-LLM-Agent et leurs avantages.

Créer des agents plus malins qui s'adaptent au comportement humain dans des tâches de coopération.

Une étude sur comment guider plusieurs agents vers un objectif commun efficacement.

Une méthode pour que les agents atteignent des objectifs malgré des timings différents.

Une couche sémantique simplifie l'accès aux bases de données, rendant les données compréhensibles et exploitables.

Découvrez comment les agents partagent des connaissances pour déterrer la vérité dans l'apprentissage distribué.

Cette recherche étudie comment les agents adaptent leurs choix dans un monde qui change.

Une approche collaborative utilisant plusieurs agents IA pour améliorer la résolution de problèmes mathématiques.

Une nouvelle méthode aide les agents à apprendre grâce à un feedback faible et à l'interaction.

SPARKLE permet une prise de décision décentralisée efficace avec des stratégies uniques pour les agents.

Nouvelle formation audio améliore les performances et la polyvalence des agents Minecraft.

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Un nouvel outil qui permet aux ordis d'effectuer des tâches en utilisant des infos visuelles.