エージェントが異なるタイミングでも目標を達成するための方法。
Gabriel Behrendt, Zachary I. Bell, Matthew Hale
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セマンティックレイヤーはデータベースアクセスを簡単にして、データを分かりやすく、使いやすくするんだ。
Agapi Rissaki, Ilias Fountalis, Nikolaos Vasiloglou
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エージェントが知識を共有して分散学習で真実を明らかにする方法を探ろう。
P Raghavendra Rao, Pooja Vyavahare
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この研究は、エージェントが変化する世界でどうやって選択を適応させるかを調べてるんだ。
Satush Parikh, Soumya Basu, Avishek Ghosh
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複数のAIエージェントを使った共同アプローチで数学の問題解決を向上させる。
Xiaoxuan Lou, Chaojie Wang, Bo An
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新しい方法で、エージェントが弱いフィードバックやインタラクションを通じて学べるようになるんだ。
Dihong Gong, Pu Lu, Zelong Wang
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SPARKLEは、エージェントのためのユニークな戦略で効果的な分散型意思決定を可能にするよ。
Shuchen Zhu, Boao Kong, Songtao Lu
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新しい音声トレーニングで、Minecraftエージェントの性能と多様性が向上したよ。
Nicholas Lenzen, Amogh Raut, Andrew Melnik
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ガーデンシティが人の動きデータ分析のゲームをどう変えてるか発見してみて。
Thomas H. Li, Francisco Barreras
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ゲームエージェントをもっと賢くして、指示に従いやすくする方法。
Guangyu Zhao, Kewei Lian, Haowei Lin
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シンプルなエージェントが協力してすごい結果を出す方法を、コレクティブAIで学ぼう。
Ryosuke Takata, Yujin Tang, Yingtao Tian
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視覚入力を使ってコンピュータが作業を行う新しいツール。
Yiqin Wang, Haoji Zhang, Jingqi Tian
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新しいアルゴリズムがエージェントの学習と協力を効率的にサポートする方法を発見しよう。
Emile Anand, Ishani Karmarkar, Guannan Qu
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強化学習が大規模言語モデルをどうやって人間とのやり取りを良くするために洗練させるかを見つけよう。
Shuhe Wang, Shengyu Zhang, Jie Zhang
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エージェントベースのモデリングが複雑なシステムの相互作用を研究するのにどう役立つかを学ぼう。
Siamak Khatami, Christopher Frantz
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現代技術における人間とエージェントのワークフローを改善するためのBPMNの強化。
Adem Ait, Javier Luis Cánovas Izquierdo, Jordi Cabot
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マルチエージェントシステムがテキストからSQLへのタスクをどう簡単にするか発見しよう。
Zhiguang Wu, Fengbin Zhu, Xuequn Shang
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WCGENは、ロボットが言語を理解し、新しい空間を移動する方法を改善する。
Yu Zhong, Rui Zhang, Zihao Zhang
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HanabiがAIを使ってチームワークとコミュニケーションをどんどん向上させる方法を見つけてみて。
F. Bredell, H. A. Engelbrecht, J. C. Schoeman
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Swarm BCがAIエージェントの意思決定を協力によってどう向上させるかを学ぼう。
Jonas Nüßlein, Maximilian Zorn, Philipp Altmann
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AIエージェントが遊び心のある行動で隠れたメッセージを送る方法を発見しよう。
Ching-Chun Chang, Isao Echizen
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自然言語コマンドを使ってAIエージェントが学習できるシステム。
Pusen Dong, Tianchen Zhu, Yue Qiu
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GenExが画像を没入感のあるバーチャルワールドに変える方法を発見しよう。
Taiming Lu, Tianmin Shu, Junfei Xiao
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合理性に関する信念が、私たちの決定や対人関係にどんな影響を与えるのか探ってみよう。
Qi Shi, Pavel Naumov
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量子コンピュータと強化学習を組み合わせた新しいアプローチが、AIのトレーニングを改善するんだ。
Kuan-Cheng Chen, Samuel Yen-Chi Chen, Chen-Yu Liu
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エージェントは協力して、複雑なシステムを効率的に学び、制御する。
Wenjian Hao, Zehui Lu, Devesh Upadhyay
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効果的なサイネリング戦略を使って、どうやって意思決定に影響を与えるかを探ろう。
Jonathan Shaki, Jiarui Gan, Sarit Kraus
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ParModは、複雑な強化学習の課題に取り組むための新しいアプローチを提供します。
Ruixuan Miao, Xu Lu, Cong Tian
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非同期技術がAIエージェントのリアルタイム意思決定をどう改善するかを学ぼう。
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この方法は、難しい条件下でのエージェントのコミュニケーションと位置精度を向上させる。
Yili Deng, Jie Fan, Jiguang He
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新しい技術が機械がもっと効果的に学んで、課題に適応する手助けをしてるよ。
Rashmeet Kaur Nayyar, Siddharth Srivastava
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新しい方法がチームダイナミクスの重要な要素の理解を深める。
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誰でも使いやすいビジュアルタスク解決のためのフレームワーク。
Wan-Cyuan Fan, Tanzila Rahman, Leonid Sigal
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新しいプロトコルがモバイルマネー取引におけるユーザーのプライバシーをどう強化してるか探ってみよう。
Karen Sowon, Collins W. Munyendo, Lily Klucinec
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M-MADはマルチエージェントの議論を通じて翻訳の質を向上させる。
Zhaopeng Feng, Jiayuan Su, Jiamei Zheng
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