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L'IA impara le abilità decisionali usando un approccio simile a quello umano nei videogiochi.

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Un nuovo metodo genera simulazioni complete in codice a partire da input in linguaggio naturale.

Un metodo per unire diversi previsioni in un'unica previsione precisa.

Affrontare le sfide nella scelta della location con preferenze utente conosciute e sconosciute.

Un sondaggio sui compiti pensati per valutare agenti interattivi e le loro capacità.

Questo articolo parla di un metodo per una classificazione migliore usando reti di agenti.

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Un nuovo framework permette agli agenti AI di creare azioni in modo dinamico per risolvere problemi meglio.

ROAD-Waymo migliora la comprensione delle azioni stradali per i veicoli autonomi.

Esplora le Funzioni di Barriera di Controllo a Campo Medio per una gestione più sicura degli sciami.

Un nuovo metodo migliora la costruzione dei circuiti nel calcolo quantistico con una maggiore efficienza.

Scopri come gli agenti comunicano meglio in situazioni caotiche.

Un metodo per gli agenti per migliorare le stime attraverso il lavoro di squadra e il feedback.

Scopri come AI Metropolis accelera e migliora le interazioni degli agenti nelle simulazioni.

I programmi di intelligenza artificiale creano personalità attraverso le interazioni, formando identità uniche in uno spazio virtuale.

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Un sistema multi-agente semplifica compiti complessi con agenti specializzati.

Gli agenti digitali imparano e si sfidano a Tris, migliorando le loro abilità tramite la collaborazione.

Scopri come GABM aiuta i ricercatori a simulare le interazioni umane sui social media.

RLInspect aiuta ad analizzare e migliorare i modelli di apprendimento per rinforzo in modo efficace.

Gli agenti collaborano per obiettivi comuni, riducendo i costi e massimizzando l'efficienza.

Esplorando come far collaborare bene umani e AI per previsioni più accurate.

Uno sguardo a come funzionano i sistemi Multi-LLM-Agent e ai loro vantaggi.

Creare agenti più intelligenti che si adattano al comportamento umano nei compiti cooperativi.

Uno studio su come guidare tanti agenti verso un obiettivo comune in modo efficace.

Un metodo per gli agenti di raggiungere obiettivi nonostante ritmi diversi.

Uno strato semantico semplifica l'accesso ai database, rendendo i dati comprensibili e utilizzabili.

Scopri come gli agenti condividono conoscenze per svelare la verità nell'apprendimento distribuito.

Questa ricerca analizza come gli agenti adattano le loro scelte in un mondo in cambiamento.

Un approccio collaborativo che usa più agenti IA per migliorare la risoluzione di problemi matematici.

Un nuovo metodo aiuta gli agenti a imparare attraverso feedback deboli e interazione.

SPARKLE consente decisioni decentralizzate efficaci con strategie uniche per gli agenti.

Nuovo addestramento audio migliora le performance e la versatilità degli agenti di Minecraft.

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Un metodo per rendere gli agenti di gioco più intelligenti e seguire le istruzioni più facile.