Messbare Fehler in LM-Agenten
Messbare Fehler bei Exploration und Exploitation in LM-Agenten untersucht
Code & Algorithms
Algorithmus
Code & Algorithms
AI-Agenten-Integration
Identifiziert Lücken im MCP und schlägt neue Mechanismen vor.
Code & Algorithms
MirrorCode Benchmark
MirrorCode zeigt Fähigkeiten moderner AI-Systeme in der Reimplementierung komplexer Software.
Code & Algorithms
Explanatory Equilibrium in Multi-Agent Systems
Erklärungsbasiertes Gleichgewicht in multiagenten Systemen.
Code & Algorithms
Graphify Workflow
Graphify creates full knowledge graphs from any folder with one command.
Innovationen & Trends
Emotion in LLMs & Agents
Studie untersucht emotionale Signale in LLMs und Agents.
Code & Algorithms
Multi-Agent Policy Gradient Methods
Policy-Gradient-Methoden für partiell beobachtbare Spiele
Autonomie & Emergenz
LLM Agents in Games
LLM-Agenten kooperieren eher als sie auf Nash-Gleichgewichte zusteuern.