Graphische Unterstützung in LLMs
Graphen sind effektivere Unterstützung als flacher Text.
Code & Algorithms
Algorithmus
Innovationen & Trends
Collaborative AI Deliberation Protocol
Consilium-Protokoll für kollaborative AI-Deliberation
Autonomie & Emergenz
Human Values Detection
LLM-basierte Architektur identifiziert menschliche Werte in Texten.
Innovationen & Trends
SODE: Soziale Dynamik in LLM-Agenten
SODE untersucht drei evolutionäre Dimensionen in LLM-Agenten.
Code & Algorithms
OSCToM: RL-Guided ToM Generation
OSCToM kombiniert Reinforcement Learning für bessere ToM-Reasoning.
Autonomie & Emergenz
Autonomous Research Framework
Framework für autonomes Lernen und Experimentieren
Autonomie & Emergenz
Legitime Regelverletzung in Agentensystemen
PAVE ermöglicht legitime Regelverletzungen in Notfallsituationen.
Innovationen & Trends
Programmierbare Glaubensdynamik
LLM-Agenten können kollektive Glaubensdynamiken programmieren.
Code & Algorithms
ANNEAL: LLM-Agent-Anpassung
ANNEAL repariert Prozesswissensgraphik durch symbolische Patches.
Code & Algorithms
GRASP: Graph-basierte Fragebeantwortung
GRASP erreicht höhere Genauigkeit bei geringerer Tokenverwendung.
Code & Algorithms
NMARL mit Menschlicher Rückmeldung
Verteilter Nullter-Ordnung-Policy-Gradientenalgorithmus für NMARL
Code & Algorithms
GraphBit: Agentische Orchestrierung
GraphBit überwindet Probleme wie halluzinierte Routen und unendliche Schleifen.
Code & Algorithms
AI-Agenten-Framework
Präsentiert ein zweidimensionales Framework für AI-Agenten-Designmuster.