PlanFlip: Angriff auf Multi-Agent-Systeme
PlanFlip untersucht Angriffe auf Multi-Agent-LLM-Systeme
Sicherheit & Kontrolle
Code & Algorithms
Risikoverhalten von LLMs
Studie untersucht konsistente Risikoeinstellungen bei LLMs
Code & Algorithms
Optimierungsdilemma in Multi-Agenten Systemen
Optimierungsdilemma zwischen Effizienz, Komfort und Fairness
Ethik & Gesellschaft
AI-Bias im Einstellungsprozess
KI-Systeme bilden stärkere Stereotypen als Menschen.
Autonomie & Emergenz
Risikoquantifizierung in Agenterkenntnis
Framework zur quantitativen Bewertung von Restrisiken
Innovationen & Trends
Resiliente Infrastrukturen durch MARL
MARL als Paradigma für ressourcenschwere Infrastrukturen
Innovationen & Trends
Strategiebasierte Multi-Agenten-Lernmethode
Neue Methode für steuerbare multi-agentensysteme
Code & Algorithms
Skalierbare Multi-Agenten-RL-Politik
CDCPG ermöglicht skalierbare Optimierung in Netzwerken mit kontinuierlichen Räumen.
Innovationen & Trends
GraphDx: Kosteneffiziente Diagnose
GraphDx verbessert Diagnosegenauigkeit und reduziert Kosten.
Autonomie & Emergenz
CoWeaver: Mensch-Agent-Kollaboration
CoWeaver fördert Mensch-Agent-Kollaboration durch bidirektionales Matching.
Innovationen & Trends
Kollaboration in Multi-Agent Systemen
Präzise Bewertungen führen nicht notwendigerweise zu besseren Ergebnissen.
Autonomie & Emergenz
AI-Coercion Benchmark
AI-Coercion Benchmark untersucht Reaktionen auf Widerstand
Code & Algorithms
Stigmergic Graph Memory für Lagerhallen
SGM verbessert Durchsatzraten um 20,5-36,7%.