Командная работа нейросетей: обучение с подкреплением для повышения эффективности
Новый подход позволяет значительно улучшить взаимодействие между искусственными интеллектами, действующими как единая команда.
Денис Аветисян
Большая победа Bitcoin: 2021 год был последним сезоном альткоинов!
Исторически, Bitcoin [BTC] демонстрировал сильные ралли после каждого халвинга, как хорошо накормленный кот после сна – до 2025 года, когда он завершил год с падением на 6%. 🐱
Игры со многими игроками: поиск равновесия в условиях неопределенности
![Динамика намерения демонстрирует смещение в соответствии с однородным совместным законом действий, где исходное вероятностное распределение [latex]\operatorname{pr}_{\underline{a}}(\bar{a}) = \left(\frac{1}{9},\frac{1}{9},\frac{1}{9},\frac{1}{9},\frac{1}{9},\frac{1}{9},\frac{1}{9},\frac{1}{9},\frac{1}{9}\right) \in {\mathcal{P}}(\llbracket 0,2\rrbracket^{2})[/latex] подвергается воздействию случайного вектора [latex]Z^{0} \in {\mathbb{R}}\_{+}^{9}[/latex] с независимыми экспоненциально распределёнными компонентами с параметром 1, что приводит к изменению совместных законов состояний, вытекающих из [latex]P(\bar{a})[/latex].](https://arxiv.org/html/2512.24313v1/x18.png)
Новое исследование устанавливает существование равновесия Нэша в многокомандной игре, связывая теорию игр среднего поля с соответствующей марковской игрой.
Умная рекомендация: как распределить ресурсы в больших системах
Новый подход позволяет оптимизировать выделение вычислительных ресурсов в масштабных рекомендательных системах, повышая их эффективность и прибыльность.
Бандиты с одноиндексными наградами: новый взгляд на адаптивность
В статье представлена инновационная схема для контекстных бандитов, использующая одноиндексные награды и позволяющая достичь оптимальных показателей без зависимости от размерности пространства признаков.