Наука

Новое исследование предлагает подход к обучению многоагентных систем, позволяющий им выстраивать надежные стратегии и избегать «паразитизма» в командной работе.

Исследователи разработали эффективный алгоритм обучения без конфликтов, обеспечивающий быструю сходимость в билинейных играх с неполной информацией.

В статье представлена новая теоретическая модель, рассматривающая системы ИИ-агентов, управляемых централизованным оркестратором, как полноценную экономическую систему.

Исследование показывает, как автоматизированные маркет-мейкеры с динамическими весами эффективно перераспределяют активы, демонстрируя поведение, схожее с аукционами.

Исследование предлагает инновационный подход к построению инвестиционного портфеля, использующий модели сетевых взаимодействий с учётом знака для повышения эффективности и снижения рисков.