cs.GT」カテゴリーアーカイブ

Re-evaluating Open-ended Evaluation of Large Language Models

要約 評価は、伝統的に特定のスキルの候補者のランキングに焦点を当ててきました。 … 続きを読む

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Incentive-Aware Machine Learning; Robustness, Fairness, Improvement & Causality

要約 この記事では、個人が結果に影響を与えるために入力を戦略的に変更できるコンテ … 続きを読む

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Smooth Quadratic Prediction Markets

要約 エージェントが二重性ベースのコスト関数予測市場で取引するとき、彼らは正規化 … 続きを読む

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Adaptive Bidding Policies for First-Price Auctions with Budget Constraints under Non-stationarity

要約 予算制約の入札者が、累積的なペイオフを最大化するために、繰り返される第一価 … 続きを読む

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Incentivizing Inclusive Contributions in Model Sharing Markets

要約 データは現代のAIモデルのトレーニングにおいて重要な役割を果たしていますが … 続きを読む

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Beyond Winning Strategies: Admissible and Admissible Winning Strategies for Quantitative Reachability Games

要約 古典的な反応性合成アプローチは、特定の仕様を常に満たすリアクティブシステム … 続きを読む

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How Group Lives Go Well

要約 このペーパーでは、グループの幸福の存在論的空間を探り、集団福祉、グループ機 … 続きを読む

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α-RACER: Real-Time Algorithm for Game-Theoretic Motion Planning and Control in Autonomous Racing using Near-Potential Function

要約 自律的なレースは、その物理的な限界でレースカーを制御するという課題を超えて … 続きを読む

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Peer-Aware Cost Estimation in Nonlinear General-Sum Dynamic Games for Mutual Learning and Intent Inference

要約 両方のエージェントの目的関数は互いに明示的に知られていないため、人間とロボ … 続きを読む

カテゴリー: 49N70, 49N90, 91A27, 93C41, cs.AI, cs.GT, cs.RO, cs.SY, eess.SY | Peer-Aware Cost Estimation in Nonlinear General-Sum Dynamic Games for Mutual Learning and Intent Inference はコメントを受け付けていません

α-RACER: Real-Time Algorithm for Game-Theoretic Motion Planning and Control in Autonomous Racing using Near-Potential Function

要約 自律的なレースは、その物理的な限界でレースカーを制御するという課題を超えて … 続きを読む

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