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Indagare relazioni complesse nella fisica quantistica attraverso test di Bell interattivi.

Uno sguardo approfondito agli attacchi di corruzione che minacciano i sistemi blockchain.

Questo studio presenta un metodo per assegnare ricompense in ambienti sconosciuti.

Questo studio confronta strategie di evoluzione e apprendimento profondo per rinforzo in vari compiti.

Esaminando la capacità degli LLM di mimare comportamenti umani complessi nel prendere decisioni.

Gli agenti AI usano simulazioni per migliorare la cooperazione in scenari competitivi.

Un confronto semplice tra LLM e un gioco per due giocatori svela alcune intuizioni sul loro addestramento.

Questo studio esamina come trovare gli equilibri di Nash in mezzo a vincoli individuali in scenari competitivi.

Scopri come Sam pianifica i suoi viaggi usando concetti di ottimizzazione e calcolo quantistico.

Uno sguardo al controllo mean-field per gestire le decisioni di gruppo.

Un nuovo modello migliora le intuizioni nei giochi in forma normale.

Questo articolo parla di design dei meccanismi, razionalità limitata e compatibilità degli incentivi.

Un nuovo approccio alle previsioni riduce il rimpianto per le sostituzioni negli agenti decisionali.

Capire gli attacchi di esempio non imparabili attraverso la teoria dei giochi per una migliore protezione dei dati.

Esplora come i giocatori aggiustano le tattiche usando algoritmi di apprendimento in situazioni competitive.

Nuovo framework migliora la comprensione delle dinamiche e delle strategie nei giochi multiplayer.

Una panoramica sulla stabilità core nei giochi di formazione di coalizioni.

Questo studio esplora il ruolo delle azioni, del tempismo e della risolvibilità nel riconoscere gli obiettivi.

AgA offre un modo per allineare obiettivi personali e collettivi nella cooperazione a motivazioni miste.

Uno studio su come l'apprendimento dei dizionari aiuta a interpretare modelli linguistici avanzati.

Uno studio delle sfide degli equilibri nelle aste al primo prezzo con valori discreti.

Un'immersione profonda nelle lingue lasso e nel loro significato nella scienza informatica.

Questo studio esamina i contratti tra i principali e gli agenti di apprendimento attraverso interazioni ripetute.

Questo studio rivela un nuovo modello di AI per gli scacchi addestrato su milioni di partite.

Un agente adattivo migliora il lavoro di squadra in Codenames usando più modelli linguistici.

Un'analisi dei movimenti dello Shogi attraverso schemi matematici e forme geometriche.

Esplorare decisioni e misurazioni nelle reti bipartite e il loro impatto sulle interazioni.

Un'esplorazione di come si formano le gerarchie in ambienti competitivi.

Un nuovo algoritmo di apprendimento per agenti in scenari multi-giocatore con vincoli.

Uno sguardo ai giochi quantistici e come le strategie perdenti possano portare a risultati vincenti.

Il teorema di Tarski svela intuizioni chiave sulle funzioni monotone e i loro punti fissi.

Questo documento esplora come il MARL possa migliorare la comprensione delle aste complesse.

Esplorare le posizioni delle regine su una scacchiera per evitare tre in fila.

Nuovi metodi migliorano il processo decisionale per più agenti in ambienti incerti.

Esaminando l'impatto della corruzione dei dati sulle strategie di apprendimento nei giochi di Markov a somma zero per due giocatori.

Uno studio rivela come si formano schemi anti-coordinati in un modello di apprendimento per rinforzo del gioco della deriva della neve.

Uno sguardo ai giochi a somma zero con vincoli di stato e informazioni unilaterali.

Esaminare come le interazioni strategiche influenzano le prestazioni dei modelli di machine learning.

Nuovi metodi migliorano le strategie nei giochi in forma estesa per risultati migliori.

Questo studio combina modelli di linguaggio grande con la ricerca Monte-Carlo Tree per prendere decisioni migliori nei giochi.