Jakob Foerster

Una panoramica dell'apprendimento multi-agente e strategie per una migliore cooperazione.

Esplorare nuovi metodi per migliori risultati di apprendimento nei giochi multiplayer.

Un nuovo metodo migliora l'adattabilità dell'IA nel lavoro di squadra diversificando i comportamenti di addestramento.

Nuovi modelli di memoria migliorano l'efficienza nei processi di addestramento dell'apprendimento per rinforzo.

Craftax offre un ambiente stimolante per testare gli algoritmi RL in modo efficiente.

Un nuovo metodo migliora i dati di addestramento per il rinforzo offline.

DEXTER migliora la sicurezza per l'IA potenziando il riconoscimento delle informazioni fuori distribuzione.

Esplorare l'uso responsabile della tecnologia AI generativa in diversi settori.

Usare il valore di scambio per insegnare all'AI comportamenti sicuri ed efficaci dagli esseri umani.

PARDEN migliora la sicurezza nei modelli linguistici contro risposte dannose.

Esaminando i rischi e le opportunità della tecnologia AI generativa open-source.

Un nuovo metodo migliora l'allenamento dei modelli creando set di dati sintetici efficaci.

Come i Mixtures of Experts migliorano le prestazioni nei compiti di Deep Reinforcement Learning.

Un nuovo metodo aumenta l'efficienza nei collegamenti a bassa entropia per ampie distribuzioni.

L'IA promette bene nell'automatizzare il processo di ricerca scientifica.

BAM migliora l'efficienza del MoE integrando i parametri di attenzione e FFN.

Questo articolo esplora metodi di allenamento efficaci per agenti di apprendimento per rinforzo per ridurre il rimpianto.

Un nuovo simulatore sviluppa agenti capaci di cultura e ragionamento.

I ricercatori hanno sviluppato un metodo per far coordinare l'IA senza avere tutte le informazioni.

Esplora come le reti neurali passano dalla memorizzazione alla vera comprensione.

Nuove tecniche migliorano l'efficienza dell'apprendimento negli agenti AI man mano che gli ambienti cambiano.