Игра на равновесие: Отслеживание стратегий в многоагентных системах

В рамках исследуемой стратегии, атакующий (А) действует в соответствии с равновесием Нэша [latex]\tilde{\pi}^{\*}\[/latex], активно перемещаясь на восток к цели и используя ошибку защитника на первом шаге для достижения преимущества.

Новый подход позволяет последовательно отслеживать отклонения от равновесия в сложных системах, где взаимодействуют несколько агентов, выявляя признаки стратегического несогласия или сговора.

Рискованное IPO BitGo на $1.96 млрд: следующий «блестящий» ход в мире криптовалют 🎩✨

Предложение компании? Всего 11,8 миллиона акций, которые могут принести 201 миллион долларов, если звезды сойдутся (и SEC перестанет косо смотреть на криптовалюту, как на подозрительно маркированный мясной нарезкой). Ведущими этого цирка являются Goldman Sachs и Citigroup, потому что ничто так не говорит: «Доверьтесь нам, мы профессионалы», как привлечение тех же банков, которые изобрели фразу «моральный риск».

Управление Токенами и Последовательностями: Новый Подход к Обучению Языковых Моделей с Подкреплением

Таблица 1 демонстрирует, что предложенный метод DHPO, независимо от используемой стратегии смешивания - усредненной (DHPO-A) или основанной на энтропии (DHPO-E) - последовательно превосходит другие алгоритмы по всем показателям, причем DHPO демонстрирует наилучшие результаты, выделенные полужирным шрифтом.

Исследователи предлагают инновационный метод, позволяющий стабилизировать и повысить эффективность обучения больших языковых моделей с подкреплением, особенно в задачах, требующих логических рассуждений.

Директор Mirum продает $400K после 91% роста акций — прогноз на 2026

Ее руки, некогда пустые, теперь держат только обещания будущего: десять тысяч опционов, которые могут расцвести, если рынок пожелает. А пока она стоит без единой акции в портфеле, как странник, оставивший позади оазис.

Справедливость в машинном обучении: как не потерять контроль при обновлениях моделей

В условиях проверки модели, неизвестная аудитору модель сопоставляется со стратегическим классом моделей, при этом слабая проверка направлена на поиск модели в стратегическом классе, обладающей тем же значением групповой справедливости, что и проверяемая, а сильная - на характеристику всего множества моделей в стратегическом классе, разделяющих это значение.

Новое исследование предлагает комплексный подход к аудиту справедливости алгоритмов, особенно в условиях постоянных изменений и обновлений моделей.