Temporale Gerechtigkeit in Multi-Agenten-Systemen
RP und ALT zeigen Koordinationsfehler bei Q-Learning-Agenten auf.
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Souveränität über Daten und Modelle ist entscheidend.
MAVIC verbessert Anweisungsfolge in MARL durch Wertkorrektur.
BenchJack identifiziert Schwachstellen in AI-Benchmarks.
Bewertungsmaßstab für Mechanismus-Plausibilität entwickelt
DelAC entwickelt ein besseres multi-agentes Reinforcement-Learning-Verfahren.
AI chatbots reveal real phone numbers.
Untersuchung von Informationsasymmetrien und Verträgen zwischen Agenten
Studie zur Optimierung von Mehragentensystemen
GeomHerd erkennt frühzeitig Koordinationsmuster in Agentensimulationen.
Anwendung adaptiver Kontrollkarten zur Überwachung lernender Multi-Agentensysteme
Distance-r-Independent Unlabeled Multi-Agent Pathfinding untersucht.
CEAD erreicht 70,6% sicheren Erfolg.
Spezialisten-Dilemma erzeugt ineffiziente Arbeitsverteilung.
Insiderangriffe stören Konsensbildung in multiagenten Systemen.
Agenter AI benötigt soziale Theorien als strukturelle Vorannahme.