ゲーム理論 に関する最新の記事

インタラクティブなベルテストを通じて量子物理学の複雑な関係を調査中。

ブロックチェーンシステムを脅かす賄賂攻撃についての詳細な考察。

この研究では、未知の環境で報酬を配分する方法を提案してるよ。

この研究は、いろんなタスクにおける進化戦略と深層強化学習を比較しているよ。

LLMの複雑な人間の行動を意思決定で真似する能力を調べてる。

AIエージェントは、競争のシナリオで協力を強化するためにシミュレーションを使うよ。

LLMと二人プレイのゲームをちょっと比べると、トレーニングのヒントが見えてくるよ。

この研究は、競争シナリオにおける個々の制約の中でナッシュ均衡を見つけることを調べてる。

サムが旅行を計画するために最適化と量子コンピューティングの概念をどう使っているか探ってみよう。

グループ意思決定を管理するためのミーンフィールドコントロールについての考察。

新しいモデルが標準形ゲームの洞察を向上させる。

この記事では、メカニズムデザイン、有限合理性、インセンティブの整合性について話してるよ。

新しい予測アプローチが、意思決定エージェントのためのスワップ後悔を減らすんだ。

ゲーム理論を使って学習できない例攻撃を理解して、データ保護を強化する。

競争状況でプレイヤーが学習アルゴリズムを使って戦術を調整する方法を探ろう。

新しいフレームワークがマルチプレイヤーゲームのダイナミクスや戦略の理解を深める。

連合形成ゲームにおけるコアの安定性の概要。

この研究は、目標を認識する際の行動、タイミング、解決可能性の役割を探ってるよ。

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。

辞書学習が高度な言語モデルの解釈にどう役立つかの研究。

離散値のある一次入札における均衡の課題に関する研究。

ラッソ言語とそのコンピュータサイエンスにおける重要性についての深掘り。

この研究は、繰り返しのやり取りを通じて、主導者と学習者の間の契約を調べる。

この研究は何百万のゲームで訓練された新しいチェスAIモデルを明らかにしている。

適応型エージェントは、複数の言語モデルを使ってCodenamesのチームワークを改善する。

将棋の動きを数学的パターンや幾何学的形状を通じて分析する。

二部ネットワークにおける意思決定と測定を探求し、それらが相互作用に与える影響。

競争環境でどうやってヒエラルキーが形成されるかの探求。

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。

量子ゲームを見て、負けの戦略がどうやって勝つ結果につながるかを探る。

タルスキーの定理は、単調関数とその不動点に関する重要な洞察を明らかにする。

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。

チェスボードでクイーンの配置を探って、3つ並ばないようにする。

新しい手法が不確実な環境での複数エージェントの意思決定を向上させる。

2人零和マルコフゲームにおけるデータ破損が学習戦略に与える影響を調査中。

研究によると、雪だるまゲームの強化学習モデルで反対に調整されたパターンがどのように形成されるかが明らかになった。

状態制約と片側情報を持つゼロサムゲームの考察。

戦略的なやり取りが機械学習モデルのパフォーマンスにどう影響するかを調べる。

新しい方法が広範囲のゲームの戦略を改善して、より良い結果を得られるようにしてるよ。

この研究は、大規模言語モデルとモンテカルロツリーサーチを組み合わせて、ゲームの意思決定をより良くしようとしてるんだ。