Human Values Detection
LLM-basierte Architektur identifiziert menschliche Werte in Texten.
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SODE untersucht drei evolutionäre Dimensionen in LLM-Agenten.
OSCToM kombiniert Reinforcement Learning für bessere ToM-Reasoning.
Framework für autonomes Lernen und Experimentieren
PAVE ermöglicht legitime Regelverletzungen in Notfallsituationen.
LLM-Agenten können kollektive Glaubensdynamiken programmieren.
ANNEAL repariert Prozesswissensgraphik durch symbolische Patches.
GRASP erreicht höhere Genauigkeit bei geringerer Tokenverwendung.
Verteilter Nullter-Ordnung-Policy-Gradientenalgorithmus für NMARL
GraphBit überwindet Probleme wie halluzinierte Routen und unendliche Schleifen.
Präsentiert ein zweidimensionales Framework für AI-Agenten-Designmuster.
BenchJack identifiziert Schwachstellen in AI-Benchmarks.
Bewertungsmaßstab für Mechanismus-Plausibilität entwickelt
Untersuchung von Informationsasymmetrien und Verträgen zwischen Agenten