Informatique - Systèmes multi-agents

VIRIS aide à évaluer et réduire les risques de maladies aéroportées dans les espaces intérieurs.

Un cadre pour améliorer les contributions des experts dans les modèles basés sur des agents.

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

Explorer les facteurs clés qui maintiennent les mouvements sociaux sur le long terme.

Une nouvelle méthode pour simplifier les simulations dans les modèles basés sur des agents en combinant des agents similaires.

Explorer l'intersection entre les retours humains et les systèmes multi-agents pour une meilleure collaboration.

Une nouvelle approche pour améliorer les moteurs de recherche IA pour une meilleure interaction utilisateur.

Une étude révèle comment les LLMs créent des règles sociales à travers des dialogues dans des simulations.

AIvril améliore la génération de code RTL grâce à une vérification automatique de la syntaxe et une vérification fonctionnelle.

Utiliser un manager pour guider les agents IA améliore la collaboration et les résultats.

Des recherches montrent que la planification est le principal défi pour l'efficacité des agents web.

Un aperçu des méthodes CTDE dans l'apprentissage par renforcement multi-agents.

Une nouvelle méthode améliore la coopération entre les véhicules automatisés et ceux conduits par des humains.

Cet article examine comment la désinformation affecte le comportement des joueurs dans différentes situations.

Des recherches montrent comment l'IA peut aider les pilotes à garder l'équilibre pendant le vol.

Des équipes de robots améliorent la détection de signaux en utilisant des techniques de formation basées sur le Voronoi.

Présentation de CollaMamba, un modèle pour améliorer la compréhension dans les domaines technologiques.

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

Explorer comment la communication façonne le travail d'équipe entre les humains et les agents IA.

Une nouvelle méthode améliore la collecte d'infos pour les robots dans des situations complexes.

AgentTorch améliore la modélisation basée sur des agents, en simulant des comportements complexes dans de grandes populations.

Cet article parle d'algorithmes innovants pour gérer des essaims de robots dans des environnements dynamiques.

Un nouveau modèle aide les robots à suivre des instructions humaines floues plus efficacement.

Une nouvelle méthode améliore la coordination des agents en utilisant des règles d'interaction locales simples.

Un nouveau cadre améliore la prédiction de mouvement pour les voitures autonomes, renforçant la sécurité et l'efficacité.

Enquête sur comment les agents IA reproduisent des résultats scientifiques grâce à un nouveau benchmark.

Une nouvelle méthode pour déployer des drones dans des zones inconnues en utilisant RL et PPO.

Les véhicules robots améliorent la gestion du trafic et réduisent les temps d'attente aux intersections bondées.

Une approche flexible pour analyser les relations changeantes dans les données à plusieurs sorties.

Examiner l'impact de la qualité des données sur la recherche en apprentissage par renforcement multi-agent hors ligne.

Des recherches montrent comment des robots liés peuvent gérer efficacement des surfaces inégales.

Une étude sur comment l'IA peut bosser ensemble pour gérer les disruptions efficacement.

Comment les véhicules connectés et autonomes vont impacter nos trajets quotidiens et la circulation.

Un nouveau cadre améliore la façon dont les modèles linguistiques interagissent grâce à des invites itératives.

Des recherches montrent des techniques améliorées pour la recherche de chemins avec plusieurs agents dans des espaces partagés.

Une nouvelle méthode améliore l'équité et l'utilisation des fonds dans le budget communautaire.

Explorer différents types et applications de problèmes d'appariement dans divers domaines.

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

Une nouvelle méthode améliore l'efficacité de la manutention des matériaux en utilisant l'apprentissage par renforcement multi-agent.

Une méthode pour estimer les objectifs des capteurs au milieu d'observations bruyantes.