cs.MA」カテゴリーアーカイブ

Explaining Explaining

要約 説明は、人々が一か八かの AI システムに自信を持つための鍵となります。 … 続きを読む

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CollaMamba: Efficient Collaborative Perception with Cross-Agent Spatial-Temporal State Space Model

要約 相補的な知覚情報を共有することにより、複数のエージェントが協力して知覚する … 続きを読む

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Opponent Shaping for Antibody Development

要約 抗ウイルス療法は通常、現在のウイルス株を標的とするように設計されています。 … 続きを読む

カテゴリー: 92-08, cs.AI, cs.GT, cs.MA, I.2.1, q-bio.PE | コメントする

Opponent Shaping for Antibody Development

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Cooperative Resilience in Artificial Intelligence Multiagent Systems

要約 復元力とは、システムが破壊的なイベントに耐え、適応し、回復する能力を指しま … 続きを読む

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XP-MARL: Auxiliary Prioritization in Multi-Agent Reinforcement Learning to Address Non-Stationarity

要約 非定常性は、マルチエージェント強化学習 (MARL) において根本的な課題 … 続きを読む

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Putting Data at the Centre of Offline Multi-Agent Reinforcement Learning

要約 オフライン マルチエージェント強化学習 (MARL) は、静的データセット … 続きを読む

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SIFToM: Robust Spoken Instruction Following through Theory of Mind

要約 音声による指示は、エージェントのコラボレーションにおいて広く普及しています … 続きを読む

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CORE-Bench: Fostering the Credibility of Published Research Through a Computational Reproducibility Agent Benchmark

要約 AI エージェントは、科学研究の実施など、さまざまな結果的なタスクでユーザ … 続きを読む

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LLM-Agent-UMF: LLM-based Agent Unified Modeling Framework for Seamless Integration of Multi Active/Passive Core-Agents

要約 LLM ベースのエージェントにツールを統合することで、スタンドアロン LL … 続きを読む

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