cs.MA」カテゴリーアーカイブ

Tactical Game-theoretic Decision-making with Homotopy Class Constraints

要約 都市環境におけるゲーム理論的な運動計画のための戦術的ホモトピーを意識した意 … 続きを読む

カテゴリー: cs.MA, cs.RO | Tactical Game-theoretic Decision-making with Homotopy Class Constraints はコメントを受け付けていません

Artificial Leviathan: Exploring Social Evolution of LLM Agents Through the Lens of Hobbesian Social Contract Theory

要約 大規模言語モデル (LLM) の出現と人工知能 (AI) の進歩は、大規模 … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.CL, cs.CY, cs.HC, cs.MA | Artificial Leviathan: Exploring Social Evolution of LLM Agents Through the Lens of Hobbesian Social Contract Theory はコメントを受け付けていません

Instruct, Not Assist: LLM-based Multi-Turn Planning and Hierarchical Questioning for Socratic Code Debugging

要約 ソクラテス的質問は効果的な教育戦略であり、批判的思考と問題解決を促します。 … 続きを読む

カテゴリー: cs.CL, cs.MA | Instruct, Not Assist: LLM-based Multi-Turn Planning and Hierarchical Questioning for Socratic Code Debugging はコメントを受け付けていません

PixRO: Pixel-Distributed Rotational Odometry with Gaussian Belief Propagation

要約 視覚センサーは、高品質の画像をキャプチャする能力が向上しているだけでなく、 … 続きを読む

カテゴリー: cs.CV, cs.DC, cs.MA, cs.RO, eess.IV | PixRO: Pixel-Distributed Rotational Odometry with Gaussian Belief Propagation はコメントを受け付けていません

Applying Multi-Agent Negotiation to Solve the Production Routing Problem With Privacy Preserving

要約 この論文では、サプライ チェーンの最適化におけるプライバシー保護を伴う生産 … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.MA | Applying Multi-Agent Negotiation to Solve the Production Routing Problem With Privacy Preserving はコメントを受け付けていません

Characterising Interventions in Causal Games

要約 因果ゲームは、マルチエージェント設定で因果クエリに答えることを可能にする確 … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.GT, cs.MA | Characterising Interventions in Causal Games はコメントを受け付けていません

Adaptive Swarm Mesh Refinement using Deep Reinforcement Learning with Local Rewards

要約 物理システムのシミュレーションはエンジニアリングにおいて不可欠ですが、分析 … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG, cs.MA | Adaptive Swarm Mesh Refinement using Deep Reinforcement Learning with Local Rewards はコメントを受け付けていません

Starling Formation-Flying Optical Experiment: Initial Operations and Flight Results

要約 この論文は、ムクドリ編隊飛行光学実験 (StarFOX) 中に実施された、 … 続きを読む

カテゴリー: cs.MA, cs.RO | Starling Formation-Flying Optical Experiment: Initial Operations and Flight Results はコメントを受け付けていません

Nash Learning from Human Feedback

要約 人間のフィードバックからの強化学習 (RLHF) は、大規模言語モデル ( … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.GT, cs.LG, cs.MA, stat.ML | Nash Learning from Human Feedback はコメントを受け付けていません

Active Scout: Multi-Target Tracking Using Neural Radiance Fields in Dense Urban Environments

要約 私たちは、高度に遮蔽された都市環境における追跡回避ゲームを研究しています。 … 続きを読む

カテゴリー: cs.CV, cs.MA | Active Scout: Multi-Target Tracking Using Neural Radiance Fields in Dense Urban Environments はコメントを受け付けていません