Unsichtbare Orchestrierer in AI-Systemen
Unsichtbare Koordinatoren erhöhen kollektive Distanzierung.
Netfind
Ergebnisse
451 Einträge gefunden.
Multi-Agent Koordination
Effiziente Ressourcenplanung durch gelernte Maps
Datenschutz in MAPF
Methoden zur Erhaltung der Privatsphäre in MAPF
MAVIC für MARL
MAVIC verbessert Anweisungsfolge in MARL durch Wertkorrektur.
AI Agent Benchmarks Auditing
BenchJack identifiziert Schwachstellen in AI-Benchmarks.
Mechanismus Plausibilität in ABMs
Bewertungsmaßstab für Mechanismus-Plausibilität entwickelt
AI Exposes Phone Numbers
AI chatbots reveal real phone numbers.
Multi-Agent Reinforcement Learning
DelAC entwickelt ein besseres multi-agentes Reinforcement-Learning-Verfahren.
Agentenkontrakte und Informationsasymmetrien
Untersuchung von Informationsasymmetrien und Verträgen zwischen Agenten
Multi-Agent Pfadplanung
Distance-r-Independent Unlabeled Multi-Agent Pathfinding untersucht.
Multi-Agent Kommunikationstopologien
Studie zur Optimierung von Mehragentensystemen
Kontrollkarten für Multi-Agentensysteme
Anwendung adaptiver Kontrollkarten zur Überwachung lernender Multi-Agentensysteme
GeomHerd: Vorhersage von Herdentrieb
GeomHerd erkennt frühzeitig Koordinationsmuster in Agentensimulationen.
Intelligent Enterprise Agents Design
CEAD erreicht 70,6% sicheren Erfolg.
Spezialisten-Dilemma in Multi-Agenten-Teams
Spezialisten-Dilemma erzeugt ineffiziente Arbeitsverteilung.
Insider Angriffe in Multi-Agent Systemen
Insiderangriffe stören Konsensbildung in multiagenten Systemen.