Explanatory Equilibrium in Multi-Agent Systems
Erklärungsbasiertes Gleichgewicht in multiagenten Systemen.
Fachpublikation mit Studienergebnissen
Erklärungsbasiertes Gleichgewicht in multiagenten Systemen.
Agenten bilden soziale Gruppen durch kreative Handlungen.
OpenKedge ermöglicht sichere Zustandsänderungen in autonomer AI.
Skalierung von LLM-Multi-Agent-Systemen durch Teamgrößen oder Zeit.
Cognitive Fabric Nodes verbessern die Kommunikation in Multi-Agent-Systemen.
Agenten entwickeln Protokolle ohne Beschriftungen.
AI-Agenten divergieren wie Menschen in Hasssprache-Moderation
Untersuchung von intellektuellen Eliten in KI-Agentensystemen
Holos zielt auf den Aufbau eines autonom interagierenden Netzwerks ab.
LLMs zeigen hohe Volatilität und Handlungsbias im Vergleich zu Menschen.
Bio-inspirierte Selbstentwicklung in Netzwerken
Studie untersucht emotionale Signale in LLMs und Agents.