LLM-Workflows Optimierung
Optimierung von LLM-agilen Workflows
Netfind
Ergebnisse
306 Einträge gefunden.
Persistente AI-Agenten in der Forschung
Studie über persistente AI-Agenten im akademischen Umfeld
Delay-Kompensation in MARL
Modularer Zustands-Schätzer verbessert MARL-Robustheit
SVR-MAD Framework
SVR-MAD verbessert Effizienz und Skalierbarkeit bei Multi-Agent-Debatten.
Automatische Belohnungsformung für Multi-Agenten-RL
ARMS erzeugt dichte Belohnungsformulierung aus dünnen Umgebungsbelohnungen in multiagenten Systemen.
Mensch-LLM-Kollaboration
Untersuchung der Zusammenarbeit zwischen Menschen und LLMs in mehragentensystemen.
OSCToM: RL-Guided ToM Generation
OSCToM kombiniert Reinforcement Learning für bessere ToM-Reasoning.
AgentCo-op: Multi-Agent Workflows
Retrieval-basiertes Framework zur Synthese von Multi-Agent-Workflows
Autonomous Research Framework
Framework für autonomes Lernen und Experimentieren
Emergenz der Landwirtschaft
Studie zur Emergenz von Landwirtschaft durch maschinelles Lernen
Multi-Agent Zusammenarbeit mit Zustandsverwaltung
STORM übertrifft bestehende Ansätze durch frühzeitige Konfliktlösung.
Kommunikation in MARL unter Bandbreitenbeschränkungen
β und SLIM verbessern MARL-Leistung bei begrenzter Bandbreite.
Agenten-Kommunikation in MA-Systemen
Qualität der Kommunikation verbessert MA-Leistung
Governance durch Design
Governance durch konkrete Architektur umgesetzt
CASPIAN: Cascade Attack Detection
CASPIAN ermöglicht Kaskadenangriff-Detektion in LLM-Multi-Agent-Systemen.
STAR-PólyaMath: Multi-Agent Math Reasoning
STAR-PólyaMath überwindet Zuverlässigkeitsprobleme durch orchestrierte Zustandsmaschine.