Agenten-Gedächtnis ohne Aufgaben
Preping baut Agenten-Gedächtnis vor Aufgaben durch synthetische Praxis auf.
Code & Algorithms
Autonomie
Innovationen & Trends
Multi-Agent Reinforcement Learning
DelAC entwickelt ein besseres multi-agentes Reinforcement-Learning-Verfahren.
Autonomie & Emergenz
Kontrollkarten für Multi-Agentensysteme
Anwendung adaptiver Kontrollkarten zur Überwachung lernender Multi-Agentensysteme
Innovationen & Trends
Spezialisten-Dilemma in Multi-Agenten-Teams
Spezialisten-Dilemma erzeugt ineffiziente Arbeitsverteilung.
Autonomie & Emergenz
Konsenskosten in Multi-Agent-Systemen
Konsenskosten bei verteilter Agentenkoordination
Code & Algorithms
Decentralized Policy Learning for MARL
Verbesserung der Exploration durch dezentrale Diffusionsrichtlinien
Code & Algorithms
Partial Evidence Bench
Benchmark für agiles Systemverhalten mit unvollständigen Daten
Autonomie & Emergenz
Autonomous Synchronization in Multiagent Systems
Synchronisation in heterogenen Mehragentensystemen untersucht.
Autonomie & Emergenz
Konsenskosten in Multi-Agenten-Diskussionen
Isolierte Selbstkorrektur übertrifft unstrukturierte homogene Debatte.
Sicherheit & Kontrolle
Cyber-Sicherheit im AI-Zeitalter
AI erweitert Angriffsflächen und komplexität in der Cyber-Sicherheit.
Autonomie & Emergenz
Autonome ML-Pipelines
Automatisierte ML-Pipeline-Generierung mit multi-agenten System
Code & Algorithms
MARS: Effizientes Co-Scheduling
MARS koordiniert GPU-CPU-Ressourcen zur Latenzreduktion.