STAR-PólyaMath: Multi-Agent Math Reasoning
STAR-PólyaMath überwindet Zuverlässigkeitsprobleme durch orchestrierte Zustandsmaschine.
Code & Algorithms
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Kern-IT, inkl. KI-Implikationen
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ANNEAL: LLM-Agent-Anpassung
ANNEAL repariert Prozesswissensgraphik durch symbolische Patches.
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GRASP: Graph-basierte Fragebeantwortung
GRASP erreicht höhere Genauigkeit bei geringerer Tokenverwendung.
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SkillSmith: Effiziente Agentenfähigkeiten
SkillSmith reduziert Kontext-Überladung und redundanten Aufwand.
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NMARL mit Menschlicher Rückmeldung
Verteilter Nullter-Ordnung-Policy-Gradientenalgorithmus für NMARL
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GraphBit: Agentische Orchestrierung
GraphBit überwindet Probleme wie halluzinierte Routen und unendliche Schleifen.
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AI-Agenten-Framework
Präsentiert ein zweidimensionales Framework für AI-Agenten-Designmuster.
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Agenten-Gedächtnis ohne Aufgaben
Preping baut Agenten-Gedächtnis vor Aufgaben durch synthetische Praxis auf.
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AI Agent Benchmarks Auditing
BenchJack identifiziert Schwachstellen in AI-Benchmarks.
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Mechanismus Plausibilität in ABMs
Bewertungsmaßstab für Mechanismus-Plausibilität entwickelt
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Hidden Coalitions in AI
Spektrale Methode zur Identifizierung verborgener Koalitionen
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Decentralized Policy Learning for MARL
Verbesserung der Exploration durch dezentrale Diffusionsrichtlinien
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EMO Modulare Experten-Mischung
EMO ermöglicht modular strukturierte Expertensysteme direkt aus Daten.
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Effiziente Sprachagententeams
LATTE optimiert Sprachagententeams durch adaptive Aufgabengraphen.