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CEQR-DQN migliora il processo decisionale gestendo in modo efficace le incertezze nell'IA.

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Combinare la statistica bayesiana e la teoria delle decisioni per migliorare il processo decisionale con dati incerti.

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Un metodo per ottimizzare i compiti con incertezze usando equazioni relazionali fuzzy.

L'esplorazione è fondamentale per gli agenti per imparare e migliorare le decisioni.

Questo progetto punta a creare agenti AI che spaccano nella presa di decisioni dentro il gioco Battlespace.

Esaminando come i costi influenzano la persuasione attraverso esperimenti in settori come farmaceutica e startup.

Decisioni rapide negli animali rivelano abilità cognitive e adattabilità sorprendenti.

BICauseTree offre metodi trasparenti per stimare effetti causali in diversi settori.

Questo articolo esplora l'impatto del voto incompleto sui processi decisionali.

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Studio di come gli agenti raggiungono un accordo con comunicazione limitata.

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PCA-Bench testa i grandi modelli di linguaggio in scenari complessi di decision-making.

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Affrontare la sfida della privacy nelle decisioni basate sui dati per la salute.

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