A cooperative game for automated learning of elasto-plasticity knowledge graphs and models with AI-guided experimentation
专题命中 工具调用 :agent(abstract);multi-agent(abstract);分类 cs.LG
AI 大模型
智能体、工具调用、规划、工作流、多智能体和自主任务执行。
专题命中 工具调用 :agent(abstract);multi-agent(abstract);分类 cs.LG
专题命中 工具调用 :agent(abstract);multi-agent(abstract);分类 cs.LG
Comments This paper has been submitted in the 21st IEEE International Workshop On Signal Processing Advances In Wireless Communications (SPAWC 2020)
专题命中 工具调用 :agent(abstract);planning(abstract);分类 cs.LG
Comments 8 pages, 6 figures, Accepted to IROS 2019
专题命中 工具调用 :agent(abstract);planning(abstract);分类 cs.LG
Comments Published at NeurIPS 2019, 17 pages, 3 figures
Journal ref year: 2019; page range: 7214--7223
专题命中 工具调用 :agent(abstract);planning(abstract);分类 cs.LG
Comments Published as a conference paper at ICLR 2020
专题命中 工具调用 :agent(abstract);multi-agent(abstract);分类 cs.AI
Journal ref AAAI 2020
专题命中 工具调用 :agent(abstract);multi-agent(abstract);分类 cs.LG
Comments Submitted to IEEE Wireless Communications Magazine
专题命中 工具调用 :agent(abstract);planning(abstract);分类 cs.AI
Comments The paper needs a major revision including the title
专题命中 工具调用 :agent(abstract);autonomous agent(abstract);分类 cs.AI
Comments CoRL 2018 final version
专题命中 工具调用 :agent(abstract);multi-agent(abstract);分类 cs.AI
专题命中 工具调用 :agent(abstract);multi-agent(abstract);分类 cs.AI
专题命中 工具调用 :agent(abstract);multi-agent(abstract);分类 cs.AI
专题命中 工具调用 :agent(abstract);autonomous agent(abstract);分类 cs.AI
Comments Presented at the Constructive Machine Learning workshop at NIPS 2016 as a poster and spotlight talk. 8 pages including 2 page references, 2 page appendix, 3 figures. Blog post (including videos) at https://medium.com/@memoakten/collaborative-creativity-with-monte-carlo-tree-search-and-convolutional-neural-networks-and-other-69d7107385a0
专题命中 工具调用 :agent(abstract);multi-agent(abstract);分类 cs.AI
专题命中 工具调用 :agent(abstract);multi-agent(abstract);分类 cs.AI
Comments 6 pages, to appear in the proceedings of CICM'2015 conference
专题命中 工具调用 :agent(abstract);multi-agent(abstract);分类 cs.AI
Comments To appear in Theory and Practice of Logic Programming (TPLP)
专题命中 工具调用 :agent(abstract);multi-agent(abstract);分类 cs.AI
Journal ref Journal Of Artificial Intelligence Research, Volume 47, pages 613-647, 2013
专题命中 工具调用 :agent(abstract);planning(abstract);分类 cs.AI
Journal ref Journal Of Artificial Intelligence Research, Volume 39, pages 269-300, 2010
专题命中 工具调用 :agent(abstract);multi-agent(abstract);分类 cs.AI
Comments Extended version of the JELIA 2012 paper with the same title
专题命中 工具调用 :agent(abstract);planning(abstract);分类 cs.AI
Journal ref Journal Of Artificial Intelligence Research, Volume 25, pages 119-157, 2006
专题命中 工具调用 :agent(abstract);multi-agent(abstract);分类 cs.AI
Journal ref Journal Of Artificial Intelligence Research, Volume 28, pages 393-429, 2007
专题命中 工具调用 :agent(abstract);multi-agent(abstract);分类 cs.AI
Comments 12 pages, Submitted to an International Conference
专题命中 工具调用 :agent(abstract);multi-agent(abstract);分类 cs.AI
Comments 6 pages. in: roc. of the Third International Conference on Computational Intelligence, Robotics and Autonomous Systems (CIRAS '05). To appear
EcoAgent-Bench:评估预算约束下大语言模型智能体的经济决策能力
专题命中 工具调用 :agent(abstract,comments);分类 cs.AI、cs.CL、cs.LG
AI总结 本文提出EcoAgent-Bench基准,评估大语言模型智能体在预算约束下的经济决策能力,发现现有智能体在该任务上表现不佳,发布了相关研究资源。
Comments 8 pages, 3 figures, 4 tables. Benchmark, dataset (304 budget-conditioned agent tasks), and evaluation harness; artifacts to be released
OneDSE:面向样本高效设计空间探索的指标条件逆建模与主动搜索
专题命中 工具调用 :agent(abstract);multi-agent(abstract)
AI总结 OneDSE通过MIND与SAIL统一CPU设计的短视距预测和长视距优化,在TailBench等测试中大幅减少评估次数,性能优于ArchGym遗传算法等基线,还可扩展到其他硬件设计场景。
MultiStructRNA:用于多算法RNA二级结构预测、集成分析与可视化的Python包
专题命中 工具调用 :agent(abstract);workflow(abstract)
AI总结 MultiStructRNA是一款统一Python工具包,整合多种RNA二级结构预测算法,解决工具碎片化等问题,支持集成分析与可视化,简化RNA结构分析,助力相关工作流程应用。
世界中的世界:闭环世界中的世界模型
机构 * JHU(约翰·霍普金斯大学) ; PKU(北京大学) ; Princeton(普林斯顿大学) ; MIT(麻省理工学院) ; Harvard(哈佛大学)
专题命中 工具调用 :agent(abstract);planning(abstract)
AI总结 研究人员推出首个具身场景闭环世界模型基准平台World-in-World,发现视觉质量不保障任务成功,后训练缩放比升级预训练视频生成器更有效,增加推理计算可提升闭环性能。
Comments ICLR 2026 Oral. Add acknowledgement in arxiv v2. Code is at https://github.com/World-In-World/world-in-world
Ĝ红外搜寻拥有大型能源供应的地外文明。V. 当星系因工业而发光时
专题命中 工具调用 :agent(abstract,abstract_cn)
AI总结 本研究基于恒星族群合成,对129个近邻星系开展戴森球相关技术废热搜寻,未检测到戴森球成分,设定了上限并给出群体约束,还开发了未来技术信号搜寻的框架,指出宁静星系外围是最佳搜寻区域。
Comments 34 pages, 16 figures, 4 tables, submitted to ApJ
超越单轮置信度:面向大语言模型智能体的轨迹适配不确定性量化
专题命中 工具调用 :tool-use(abstract);分类 cs.AI、cs.CL、cs.LG
AI总结 本研究探讨单轮UQ方法能否迁移至LLM智能体的交互式轨迹场景,评估三类UQ方法在多轮工具使用数据集上的表现,发现黑盒自一致性通常最优,提示需在轨迹层面重新验证单轮UQ方法。
优化低成本部署强模型:面向进化优化的成本感知跨层迁移
机构 * IBM Research(IBM研究院)
专题命中 工具调用 :agentic(abstract);分类 cs.AI、cs.CL、cs.LG
AI总结 该研究提出成本感知跨层迁移方法,解耦LLM角色,在低成本层级完成大部分搜索,跨层部署提示词,在多任务多模型上实现成本大幅降低且性能不劣于同层级优化。