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Pesquisas mostram como a IA pode promover a cooperação através da compreensão de ambientes e dinâmicas sociais.

Uma ferramenta fácil de usar pra estudar as regiões do cérebro envolvidas na navegação.

Pesquisas mostram que prestar atenção melhora a clareza na comunicação de agentes artificiais.

Um novo método para escalar funções serverless de forma eficiente em redes de borda.

As pessoas escolhem quem imitar com base nos objetivos e estratégias que percebem.

Essa pesquisa examina como a composicionalidade afeta a imitação em sistemas de linguagem artificial.

Estudo revela como o movimento influencia a disseminação de informações e doenças em redes sociais.

Uma nova maneira de entender a tomada de decisões descentralizada em sistemas lineares.

Esse estudo analisa como os modelos de linguagem entendem a agentividade nas estruturas de frases.

Um jeito claro de entender a cooperação entre agentes e interações estratégicas.

AMRL melhora a tomada de decisão do agente ao integrar diferentes tipos de conhecimento.

Descubra como o aprendizado por reforço profundo ajuda os UAVs a gerenciar interferência de comunicação.

Uma olhada no BNRA e o problema da coberturabilidade para a coordenação de agentes.

Um novo método melhora a precisão da simulação de mercado calibrando os comportamentos dos agentes.

Uma equipe de drones se coordena pra rastrear e bloquear UAVs maliciosos de forma eficaz.

Analisando como os algoritmos podem se adaptar ao comportamento estratégico em empréstimos e contratações.

Um novo método esclarece como as características do estado afetam o desempenho do agente no aprendizado por reforço.

Este estudo explora estratégias de navegação em um ambiente simulado de Labirinto Aquático de Morris.

Um novo método de cooperação entre agentes usando acordos de borda pra alcançar objetivos em comum.

Um novo método melhora a segurança em ambientes com vários agentes.

O ransomware tá evoluindo com a IA, deixando a detecção cada vez mais difícil pros sistemas de cibersegurança.

Analisando como as formações de equipe afetam os resultados de aprendizado em sistemas multiagente.

Apresentando um modelo pra melhorar como os sistemas representam e interagem com processos e procedimentos.

Esse artigo fala sobre como a interpretabilidade na IA influencia decisões morais.

Um novo método melhora a comunicação entre agentes pra uma cooperação melhor.

Ensinar máquinas a prever as crenças dos outros melhora o trabalho em equipe e o desempenho.

Descubra como o aprendizado em lote pode melhorar as decisões de preço nas empresas.

Analisando como humanos e robôs colaboram na operação de máquinas articuladas para colheita de madeira.

Aumentando a colaboração entre humanos e robôs pra fazer as tarefas de forma mais eficaz.

Esse artigo explora o conceito de saber como em vez de saber que.

Modelos de conscientização explicam como as pessoas percebem conhecimento e crenças.

Um estudo sobre interações sensíveis ao tempo em negociações entre agentes.

Aprendizado de Meta-Valor melhora a cooperação entre agentes em ambientes competitivos e colaborativos.

Novos métodos pra estimar custos na tomada de decisão dos agentes.

Aprenda a criar contratos eficazes quando uma das partes tem mais informação.

A temperatura influencia como os agentes se adaptam e colaboram no controle de micro-robôs.

OMIGA melhora o aprendizado offline de múltiplos agentes ao integrar estratégias de aprendizado globais e locais.

Um estudo sobre como fazer combinações eficazes pra maximizar o valor dos projetos nas organizações.

Explorando métodos de patrulha eficientes usando ideias do problema do Triângulo de Fagnano.

Aprenda como explicações contrafactuais melhoram a tomada de decisões em agentes de aprendizado por reforço.