Estudo examina comunicação e ensino em sistemas de agentes sob diferentes modelos de governança.
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Ciência de ponta explicada de forma simples
Estudo examina comunicação e ensino em sistemas de agentes sob diferentes modelos de governança.
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Analisando como as interações estratégicas impactam o desempenho de modelos de aprendizado de máquina.
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Um método para agentes estimarem funções sem compartilhar dados diretamente.
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O GPT-4 mostra que consegue interagir com o jogo clássico DOOM.
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Abordando a superestimação de valor e o viés de primazia pra melhorar o desempenho do agente.
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Uma nova abordagem pra entender a dinâmica do mercado de cripto por meio de técnicas de modelagem avançadas.
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Explore soluções para agentes se movendo por espaços compartilhados sem colisões.
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Explorando como o aprendizado profundo ajuda a gente a estudar o surgimento da linguagem.
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Otimizando o comportamento dos agentes através de normas e sanções em sistemas complexos.
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O MA4DIV melhora os resultados de busca online ao aumentar a diversidade dos documentos usando uma abordagem de múltiplos agentes.
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Um novo método melhora o treinamento de carros autônomos através de interações parecidas com as humanas.
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Novo método melhora a colaboração entre agentes em ambientes de aprendizado diversos, mantendo a privacidade dos dados.
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Um novo framework ajudando a pesquisa no complexo mercado de arte.
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Estudo explora como modelos de linguagem trabalham com humanos e entre si na conclusão de tarefas.
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Um sistema que ajuda robôs a detectar e corrigir falhas nas tarefas em tempo real.
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Um olhar sobre como os agentes adaptam sua aprendizagem para conseguir comida.
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Analisando como agentes e principais compartilham informações sobre métricas de desempenho.
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Uma estrutura que usa agentes permite que os usuários gerenciem as preferências de segurança e privacidade da IoT.
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Os algoritmos de consenso de modo agilizam o acordo em sistemas multiagente de forma eficiente.
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Explore como regras básicas podem guiar agentes através de labirintos com informações mínimas.
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Um foco em métodos pra avaliar e melhorar o desempenho de agentes digitais.
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Este estudo trata dos desafios nas estratégias de lance usando moedas artificiais.
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Esse trampo apresenta uma estratégia pra os agentes diagnosticarem e resolverem problemas de forma independente.
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Explorando mecanismos eficazes pra colocar instalações de serviço com base na demanda dos usuários.
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Um sistema que simula batalhas pra mostrar as experiências dos soldados.
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Esse artigo fala sobre estratégias pra encontrar buracos negros em redes.
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O EasyLAN facilita o desenvolvimento de redes LLM colaborativas pra tarefas complexas.
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Descubra como o Q-Learning Regressivo Melhora a tomada de decisão em IA.
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Um método pra agentes manterem formas com comunicação mínima.
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Esse artigo analisa problemas de confiança em equipes de robôs para coleta de dados confiável.
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Aprenda como grupos de agentes podem concordar mesmo com membros não confiáveis.
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Explore princípios econômicos através de ideias científicas simples pra ter uma visão melhor.
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Explorando como a confiança se desenvolve nas interações homem-agente ao longo do tempo.
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Um novo método melhora a eficiência do treinamento de machine learning enquanto protege a privacidade dos dados.
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O WorkBench testa a habilidade dos agentes de realizar tarefas de escritório realistas com um método de avaliação único.
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Descubra como a engenharia da percepção cria experiências convincentes através da manipulação sensorial.
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Um novo método garante privacidade enquanto permite um compartilhamento eficiente de recursos entre os agentes.
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Novo algoritmo melhora a aprendizagem em tarefas do mundo real sem reinicializações.
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Apresentando o T-PoP, um método pra prova de localização com foco em privacidade.
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Agentes fazem escolhas em um ambiente de múltiplos agentes usando previsões pra ter resultados melhores.
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