Programmierbare Glaubensdynamik
LLM-Agenten können kollektive Glaubensdynamiken programmieren.
z.B. Neue Ansätze, Medienintegration, Aktuelle Events, virale Communities
LLM-Agenten können kollektive Glaubensdynamiken programmieren.
DelAC entwickelt ein besseres multi-agentes Reinforcement-Learning-Verfahren.
Studie zur Optimierung von Mehragentensystemen
GeomHerd erkennt frühzeitig Koordinationsmuster in Agentensimulationen.
Spezialisten-Dilemma erzeugt ineffiziente Arbeitsverteilung.
Agenter AI benötigt soziale Theorien als strukturelle Vorannahme.
Untersuchung von LLM-basierten sozialen Simulationen
Architekturheterogenität reduziert Konsensbildung.
Entdeckung von Softwareagenten in dezentralisierten Systemen untersucht.
TraceElephant verbessert Fehlerattribution durch vollständige Ausführungsbeobachtbarkeit.
DM3-Nav übertrifft zentrale Baseline-Systeme.
SWARM verwendet kontinuierliche Wahrscheinlichkeitsbewertungen für Risikoassessments.
Oberflächenleistung trotz mangelnder Generalisierungsfähigkeit
Gating-Mechanismus verbessert kommunikative Effizienz in multi-agenten Systemen.