研究は、シンプルなモデルがどのように複雑な行動やエージェンシーを示すかを探っている。
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コンピューターサイエンス - マルチエージェントシステム
RSSエージェントが中央のコーディネーションなしでソリューションを最適化する方法。
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この研究は、公開投票の結果が選挙の有権者の行動にどう影響するかを調査してるよ。
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LLMが社会的および職業的ネットワークでどうつながりを形成するかに関する研究。
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新しいアルゴリズムがBQLとCFRを組み合わせて、動的な環境での学習をより良くするよ。
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限られたコミュニケーションでエージェントが合意に達する方法の研究。
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研究によると、ワクチン接種が小さなコミュニティでのCOVID-19の拡散を減らすことができるらしい。
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AgAは、混合動機の協力において個人の目標と集団の目標を合わせる方法を提供するよ。
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この研究は、エージェントベースモデルがどうやってパンデミックに対する公衆衛生の対応を改善できるかを分析してるよ。
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新しいモデルが言語処理を通じて公衆衛生の資源配分を改善するのを助けるんだ。
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機械が人間のためにタスクを管理する方法を、調和と能力を通じて理解すること。
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新しい方法で、エージェントが協力して効果的にコミュニケーションを取ることを学ぶのが進化してる。
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言語エージェントは、問題解決能力や協力を向上させるためにグラフモデルを使ってるよ。
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新しい方法が複雑なタスクにおけるエージェントの探索戦略を改善する。
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制約のあるマルチプレイヤーシナリオでのエージェントのための新しい学習アルゴリズム。
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バイアスがソーシャルネットワークの意見にどう影響するかを分析する新しいモデル。
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新しい方法が、世界の意思決定者が多くの地方の代理人を効果的に管理するのを助ける。
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この論文は、MARLが複雑なオークションの理解をどう深めるかを探ってるよ。
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複雑な状況、例えばパンデミックの時に意思決定を改善するためにマルチモデルを使う。
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無症状キャリアによる病気の広がりをソーシャルネットワークで制御するモデル。
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研究者たちが捜索救助のためにドローンの運用を改善してるよ。
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新しい方法がマルチエージェント設定での学習速度と協力を改善する。
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新しいモデルが差別が貧困と富の不平等に与える影響を調べてるよ。
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研究は、異なる統治モデルの下でエージェントシステムにおけるコミュニケーションと教育を調べてる。
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グループディスカッションでの安全な情報共有の方法を探る。
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MO-COHDAは効率的な分散最適化でエネルギーシステムを変革する。
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最適化タスクにおける人間とAIのチームワークのダイナミクスを探る。
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ユーザーの行動を調べてEV充電ステーションの効率を上げる。
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マルチエージェントシステムの新しいコミュニケーション戦略は、効率と適応性を向上させる。
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この文章は、個人的および社会的な文脈での信頼の重要性について話してるよ。
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高度なモデリング技術を使った暗号市場のダイナミクスを理解する新しいアプローチ。
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ディープラーニングが言語の出現をどのように研究するのに役立つかを探ってるよ。
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新しい論理が複雑なシステムにおけるエージェントの相互作用の研究を改善する。
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効果的なライドプーリングサービスの価格戦略とその影響を調べる。
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この論文は、意味のデコードがAIのチームワークと成果をどう改善するかを探求してるよ。
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目標がはっきりしないエージェントとのAIコラボレーションのためのフレームワークを紹介します。
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複雑なシステムでの規範と制裁を通じてエージェントの行動を最適化する。
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BDoGは、さまざまなデータタイプをうまく統合することでAIの推論を改善するよ。
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新しい方法が分散型マルチエージェントシステムのポリシー評価を向上させる。
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個人と組織の価値観に合った行動を整えるためのフレームワーク。
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