Apprends comment IPRO gère efficacement plusieurs objectifs dans la prise de décision.
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La science de pointe expliquée simplement
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NLRL combine l'apprentissage par renforcement avec le langage naturel pour améliorer la prise de décision.
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Explorer comment les désaccords entre juges peuvent améliorer les prédictions de l'IA sur les résultats juridiques.
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CEQR-DQN améliore la prise de décision en gérant efficacement les incertitudes dans l'IA.
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Apprends comment les fonctions linéaires par morceaux peuvent simplifier la prise de décision quand il y a de l'incertitude.
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Les agents IA utilisent des simulations pour améliorer la coopération dans des scénarios compétitifs.
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Combiner les statistiques bayésiennes et la théorie des décisions pour améliorer la prise de décision avec des données incertaines.
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Une nouvelle méthode améliore la coopération dans des environnements multi-agents pour une meilleure prise de décision.
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Examiner le comportement stratégique et la manipulation dans les processus de vote.
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La modélisation causale aide à clarifier les relations de cause à effet dans différents domaines.
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Ce travail affine l'inférence contrefactuelle pour améliorer la prise de décision dans le secteur de la santé.
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Une nouvelle approche des prédictions réduit le regret d'échange pour les agents de prise de décision.
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Comment les fanatiques influencent la dynamique de prise de décision dans les groupes.
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Cette approche aide les utilisateurs à créer des visualisations de données efficaces.
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Une méthode pour optimiser des tâches avec incertitude en utilisant des équations relationnelles floues.
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L'exploration est super importante pour que les agents apprennent et améliorent leur prise de décision.
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Ce projet a pour but de créer des agents IA qui déchirent en prise de décision dans le jeu Battlespace.
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Examen de comment les coûts influencent la persuasion à travers des expériences dans des secteurs comme la pharma et les startups.
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Des décisions rapides chez les animaux révèlent des capacités cognitives et une adaptabilité surprenantes.
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BICauseTree propose des méthodes transparentes pour estimer les effets causaux dans différents domaines.
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Cet article explore l'impact du vote incomplet sur les processus de décision.
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Comprendre la causalité peut améliorer la prise de décisions et l'adaptabilité de l'IA.
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Un regard sur le besoin d'équité et d'explications claires dans les systèmes d'IA.
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Explorer les avantages d'utiliser la programmation dans l'apprentissage par renforcement.
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Étude de comment les agents arrivent à un accord avec une communication limitée.
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Une étude montre que l'IA affecte l'équité, la confiance et la coopération dans les interactions sociales.
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Un aperçu de la conception des enchères en tenant compte des évaluations interdépendantes des enchérisseurs.
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Examiner les pires scénarios dans l'algorithme du simplexe et l'itération de politique.
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PCA-Bench teste des modèles de langage géants dans des scénarios de prise de décision compliqués.
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Discuter du rôle des valeurs dans la prise de décision éthique des scientifiques.
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Une nouvelle méthode améliore la prise de décision personnalisée dans les systèmes d'apprentissage automatique.
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Apprends des méthodes pour partager équitablement les objets et les corvées dans la vie de tous les jours.
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Un aperçu de comment l'inférence active guide la prise de décision en cas d'incertitude.
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Cette étude examine comment les animaux prennent des décisions en fonction des récompenses et des risques.
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Explore la synergie entre logique floue et logique modale pour la prise de décision dans des situations incertaines.
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Explore comment la complexité des choix impacte la prise de décision et mène à des erreurs.
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Une nouvelle méthode améliore la performance des agents dans des environnements complexes sans entraînement supplémentaire.
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Une étude sur l'identification et la réduction des biais cognitifs dans les grands modèles de langage.
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Une nouvelle approche forme des agents IA à prendre des décisions justifiables grâce à des débats structurés.
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S'attaquer au défi de la vie privée dans la prise de décision basée sur les données pour la santé.
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