Cette étude analyse comment les niveaux de risque des joueurs affectent les récompenses dans des environnements compétitifs.
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La science de pointe expliquée simplement
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Analyser comment les petits groupes se protègent contre la concurrence.
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Cet article parle de la conception de systèmes pour améliorer la prise de décision dans des environnements multi-agents.
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Un nouveau cadre améliore la capacité de l'IA à interagir avec des humains inconnus.
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DEGAS propose des solutions efficaces pour des problèmes complexes avec des délais variables.
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Une étude sur l'optimisation des actions dans de grands groupes d'agents interagissant.
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Cet article explore comment les modèles de logique épistémique bornée représentent les limites de la connaissance.
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Cet article explore comment les bots impactent la coopération dans des jeux de dilemme du prisonnier optionnels.
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Explorer des méthodes pour améliorer la prise de décision de l'IA grâce à la curiosité et à l'expérience.
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Examen des aspects clés des fonctions de perte pour prédire le comportement humain.
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Stratégies innovantes pour améliorer la réponse de l'IA face aux situations inattendues.
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Un regard sur la croyance prudente et le rôle de l'admissibilité itérée dans la prise de décision stratégique.
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Cet article présente un cadre pour maximiser les récompenses dans le problème du bandit agité.
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Explore les dynamiques du zero forcing et ses applications dans divers domaines.
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Une nouvelle méthode améliore le raisonnement et la planification pour les agents dans des environnements complexes.
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Une nouvelle méthode clarifie comment les caractéristiques de l'état affectent la performance des agents en apprentissage par renforcement.
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Une étude sur comment les agents peuvent optimiser leurs décisions au fil du temps dans des interactions complexes.
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CORTICAL utilise des jeux coopératifs pour améliorer l'apprentissage de la capacité de canal dans les systèmes de communication.
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Analyse des risques de l'empoisonnement de données dans les systèmes MARL.
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Découvre des méthodes efficaces pour aborder des problèmes complexes de points selles.
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Un aperçu des jeux combinatoires et de leurs concepts fondamentaux.
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Une étude révèle des résultats clés sur les jeux à champ moyen sous différentes conditions aux limites.
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Ce travail combine des données de parties d'échecs et des insights linguistiques pour améliorer la prise de décision de l'IA.
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Examiner des stratégies qui influencent la coopération entre les gens dans différentes situations.
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Utiliser la théorie des jeux pour optimiser la performance des réseaux quantiques pour une meilleure communication.
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Examiner comment différents décideurs interagissent dans diverses structures de réseau pour la stabilité.
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Cet article explore comment les joueurs se battent pour des ressources limitées dans les jeux de congestion.
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Un aperçu de comment les propositions affectent les négociations et les résultats des coalitions.
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Un aperçu des jeux de champ moyen et leur impact sur la prise de décision stratégique.
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Explorer les avantages du discord quantique dans les jeux stratégiques.
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Analyser des stratégies dans le jeu des flics et voleurs sur des graphes.
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Ce travail montre les avantages de la communication décentralisée dans les jeux avec plein d'agents.
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Explorer les défis et les stratégies dans les systèmes d'apprentissage multi-agents.
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Deux joueurs s'affrontent pour des ressources dans un jeu de stratégie sur grille.
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Examiner des méthodes pour trouver et réduire la malhonnêteté dans le comportement de l'IA.
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Explorer l'apprentissage par imitation dans les jeux à champ moyen et ses complexités uniques.
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Une nouvelle approche améliore l'entraînement adversarial pour de meilleures performances du modèle.
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Omega améliore les stratégies dans les jeux stochastiques en utilisant efficacement les données passées.
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Cette étude examine les dynamiques de la coopération à travers le prisme de l'apprentissage par renforcement.
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Examiner les mécanismes de compensation équitable face aux défis de l'MEV dans les systèmes décentralisés.
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