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「68T42」カテゴリーアーカイブ
Rainbow Delay Compensation: A Multi-Agent Reinforcement Learning Framework for Mitigating Delayed Observation
要約 現実世界のマルチエージェントシステム（質量）では、観測の遅延は遍在しており … 続きを読む
Learning Decentralized Swarms Using Rotation Equivariant Graph Neural Networks
要約 集中制御なしで集合的な目標を最適化するエージェントのオーケストレーションは … 続きを読む
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CoMAL: Collaborative Multi-Agent Large Language Models for Mixed-Autonomy Traffic
要約 自動運転車を都市交通に統合すると、渋滞を軽減し、交通の流れを体系的に最適化 … 続きを読む
BudgetMLAgent: A Cost-Effective LLM Multi-Agent system for Automating Machine Learning Tasks
要約 大規模言語モデル (LLM) は、コード スニペットの生成などのさまざまな … 続きを読む
Can Agents Spontaneously Form a Society? Introducing a Novel Architecture for Generative Multi-Agents to Elicit Social Emergence
要約 生成エージェントは特定のタスクにおいて優れた能力を実証してきましたが、これ … 続きを読む
CoMAL: Collaborative Multi-Agent Large Language Models for Mixed-Autonomy Traffic
要約 自動運転車を都市交通に統合すると、渋滞を軽減し、交通の流れを体系的に最適化 … 続きを読む
Should agentic conversational AI change how we think about ethics? Characterising an interactional ethics centred on respect
要約 大規模言語モデル (LLM) に基づく会話エージェントの人気が高まっている … 続きを読む
Fake it to make it: Using synthetic data to remedy the data shortage in joint multimodal speech-and-gesture synthesis
要約 対面で会話する人間は口頭と非言語の両方で同時にコミュニケーションをとります … 続きを読む