Questo studio analizza come i livelli di rischio dei giocatori influenzano le ricompense in ambienti competitivi.
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Scienza all'avanguardia spiegata semplicemente
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Analizzare come i gruppi piccoli si difendono dalla concorrenza.
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Questo articolo parla di come progettare sistemi per prendere decisioni migliori in ambienti con più agenti.
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Nuovo framework migliora la capacità dell'IA di interagire con persone sconosciute.
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DEGAS offre soluzioni efficienti a problemi complessi con ritardi variabili.
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Uno studio su come ottimizzare le azioni in grandi gruppi di agenti che interagiscono.
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Questo articolo esplora come i modelli di logica epistemica limitata rappresentano le limitazioni della conoscenza.
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Questo articolo esplora come i bot influenzano la cooperazione nei giochi del dilemma del prigioniero opzionale.
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Esplorare metodi per migliorare il processo decisionale dell'IA tramite curiosità ed esperienza.
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Esaminando aspetti chiave delle funzioni di perdita nella previsione del comportamento umano.
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Strategie innovative per migliorare la risposta dell'IA a situazioni inaspettate.
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Uno sguardo alla fede cauta e al ruolo dell'ammissibilità iterata nel prendere decisioni strategiche.
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Quest'articolo propone un framework per massimizzare i premi nel problema del bandito inquieto.
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Esplora le dinamiche dello zero forcing e le sue applicazioni in vari campi.
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Un nuovo approccio migliora il ragionamento e la pianificazione per gli agenti in ambienti complessi.
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Un nuovo metodo chiarisce come le caratteristiche dello stato influenzano le prestazioni degli agenti nell'apprendimento per rinforzo.
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Uno studio su come gli agenti possono ottimizzare le decisioni nel tempo in interazioni complesse.
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CORTICAL usa giochi cooperativi per migliorare l'apprendimento della capacità di canale nei sistemi di comunicazione.
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Analizzando i rischi del data poisoning nei sistemi MARL.
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Scopri metodi efficienti per affrontare problemi complessi di punto sella.
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Una panoramica dei giochi combinatori e dei loro concetti fondamentali.
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Uno studio rivela scoperte chiave sui giochi a campo medio sotto diverse condizioni al contorno.
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Questo lavoro unisce dati delle partite a scacchi e intuizioni linguistiche per migliorare il processo decisionale dell'AI.
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Esaminando strategie che influenzano la cooperazione tra individui in varie situazioni.
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Usare la teoria dei giochi per ottimizzare le performance nelle reti quantistiche per una comunicazione migliore.
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Esaminando come diversi decisori interagiscono all'interno di varie strutture di rete per la stabilità.
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Questo articolo esplora come i giocatori competono per risorse limitate nei giochi di congestione.
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Uno sguardo su come le proposte influenzano le trattative e i risultati delle coalizioni.
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Una panoramica sui Giochi di Campo medio e il loro impatto sulle decisioni strategiche.
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Esplorando i vantaggi del disaccordo quantistico nei giochi strategici.
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Analizzando strategie nel gioco dei poliziotti e ladri sui grafi.
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Questo lavoro mette in luce i vantaggi della comunicazione decentralizzata nei giochi con tanti agenti.
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Esplorare le sfide e le strategie nei sistemi di apprendimento multi-agente.
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Due giocatori si sfidano per le risorse in un gioco di strategia su griglia.
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Esaminare i metodi per trovare e ridurre la disonestà nel comportamento dell'IA.
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Esplorando l'apprendimento per imitazione nei giochi a campo medio e le loro complessità uniche.
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Un nuovo approccio migliora l'addestramento avversariale per una migliore performance del modello.
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Omega migliora le strategie nei giochi stocastici usando bene i dati passati.
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Questo studio analizza le dinamiche della cooperazione attraverso il prisma dell'apprendimento per rinforzo.
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Esaminare i meccanismi di compensazione equa amid le sfide dell'MEV nei sistemi decentralizzati.
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