Un aperçu de comment les algorithmes d'apprentissage agissent dans des jeux à deux joueurs compétitifs.
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La science de pointe expliquée simplement
Un aperçu de comment les algorithmes d'apprentissage agissent dans des jeux à deux joueurs compétitifs.
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Cet article explore la précision des prédictions dans les jeux à somme nulle et le comportement des joueurs.
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Cette étude évalue à quel point les modèles de langage comprennent les situations sociales en utilisant un jeu.
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Cet article explore la largeur-DAG et ses applications dans les graphes dirigés.
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Aborder la distribution d'énergie pour des systèmes coopératifs robustes.
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Un aperçu de la théorie des jeux et de l'évolution des stratégies au fil du temps.
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De nouvelles méthodes améliorent la prise de décision dans des scénarios multijoueurs en utilisant des retours basés sur les préférences.
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Une nouvelle approche aide les systèmes d'IA à collaborer dans des dilemmes sociaux.
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Un nouvel algorithme optimise les systèmes multi-agents tout en protégeant la vie privée des utilisateurs.
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Les états de Nash offrent de nouvelles perspectives sur les systèmes quantiques en utilisant des concepts de la théorie des jeux.
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Cette étude présente des méthodes pour résoudre des problèmes inverses à coefficients complexes dans les jeux.
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Un jeu à deux joueurs sur une grille avec des mouvements stratégiques basés sur des étiquettes de bord.
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Explorer de nouvelles stratégies et algorithmes pour les jeux de parité et les jeux de parité ouverts.
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Cette étude évalue comment les LLM gèrent la prise de décision dans un cadre de jeu.
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Explorer le rôle des jeux non locaux dans la compréhension du partage d'infos.
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Cet article explore le développement de stratégies en utilisant le comptage des étapes dans les jeux basés sur des graphes.
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L'auto-jeu peut-il améliorer les performances des modèles linguistiques dans des contextes coopératifs ?
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Un aperçu de comment les agents interagissent et prennent des décisions au fil du temps.
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Explorer comment les fanatiques influencent la coopération dans les dilemmes sociaux.
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Un nouveau modèle améliore la communication et la formation entre les agents en utilisant des cartes de croyance.
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Un aperçu des stratégies pour gérer de grands groupes d'agents grâce à l'apprentissage par renforcement.
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Un aperçu des méthodes d'apprentissage et de vérification des comportements des systèmes au fil du temps.
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L'apprentissage par renforcement en boucle ouverte offre une nouvelle façon pour les agents de faire des choix.
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Ce papier examine des algorithmes randomisés pour améliorer les performances dans les problèmes d'étirement de bacs en ligne.
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Cet article parle de comment les jeux à deux joueurs révèlent des trucs sur la logique et les chaînes binaires.
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Un nouveau modèle montre comment fonctionnent l'apprentissage social et l'imitation des comportements.
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Cet article explore les LLM et leur potentiel pour des comportements trompeurs au blackjack.
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Un aperçu des dynamiques de jeu sur un arbre de Galton-Watson.
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Un aperçu des stratégies d'enchères et de leur impact sur le comportement du marché.
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Un aperçu clair des concepts clés en théorie des ensembles et en topologie.
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Les robots améliorent leur jeu au air hockey en apprenant et en planifiant en temps réel.
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Examiner les interactions entre les agents dans des environnements de prise de décision.
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Explorer des méthodes pour une distribution équitable des cadeaux entre amis.
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Un aperçu des concepts de la théorie des jeux qui influencent les décisions des joueurs.
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XQSV vise à reproduire un gameplay semblable à celui des humains dans le Xiangqi.
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Cette étude évalue les biais dans les LLM lors de jeux stratégiques comme Stag Hunt.
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Une étude révèle des méthodes pour des attributions stables dans des scénarios de placement d'agents.
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Méthodes pour attribuer des biens indivisibles équitablement et réduire l'envie entre les participants.
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Explore les nouvelles stratégies dans les jeux d'enchères boostées par des mécanismes de chargement.
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Analyser les problèmes d'arrêt et les jeux avec randomisation pour des résultats optimaux.
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