multi-agent communication | BriefGPT

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超越自然语言：利用替代格式增强推理与沟通的 LLM
通过探索非自然语言表达的实用性，本文挑战了大型语言模型默认使用自然语言的做法，并展示了在单个语言模型推理和多智能体通信方面，让语言模型自主选择最合适的表达形式可以提高 3.3% 至 5.7% 的推理效率以及多智能体通信中高达 72.7% 的
PDF4 months ago
ACL评估 A3DS 图像描述程序的语用能力
通过使用我们新开发的开源图像 - 文本数据集 “注释的 3D 形状” 来评估一个任务中性的图像描述模型的语用能力，我们发现该模型在开发对比性标题方面具有类似于人类的模式（信息量，简洁性和过度信息性）。
PDFa year ago
多视角信息认证实现的强韧性多智能体通信
本文提出了一种名为 CroMAC 的多智能体通信安全策略，并使用多视角自动编码器将所有信息提取出来进行证书验证，在多个协作多智能体基准测试中，证明了 CroMAC 的有效性。
PDFa year ago
面向住宅负荷快速需求响应的多智能体强化学习
本文研究了如何通过反应需求实现频率调控来整合高比例的可再生能源资源对电力网的影响。作者提出一个分散的代理模型，通过多代理近端政策优化和本地化通信进行训练。同时，文中探讨了两种通信框架：手工设计或通过目标化的多代理通信进行学习。最终的政策可以
PDF2 years ago
不再过度沟通：基于情境的 RL 代理学习简明的通信协议
本研究使用强化学习来探索多智能体间的通信，模拟真实世界的压力，并比较实施在多步骤任务中的自然通信和基于非自然通信的良好交流之间的差异，研究结果表明，自然通信可以更有效地激励有效，类似于人类的沟通。
PDF2 years ago
霜之谷实验：巴甫洛夫信号作为实现代理间协调和通讯的途径
本文针对多智能体或人机伙伴关系中的信号学习问题，探讨了称为帕夫洛夫信号的学习过程，该过程通过一个智能体的学习，为另一个不同感性环境的智能体的决策提供预测。作者通过实验结果表明了帕夫洛夫信号学习的速度、不同时间间隔表示及时序混淆对智能体之间的
PDF2 years ago
使用自然语言的动态基于人群的元学习，用于多智能体通信
使用动态人口元学习方法来训练代理人在涉及自然语言的多智能体通信环境中与已知、未知和人类伙伴协调。在两个不同的基准博弈中进行了全面评估，并显示出我们的方法在与人类合作时优于所有先前的工作。
PDF3 years ago
AAAI利用代理器类信息专门化异构多智能体强化学习中的智能体间通信
该研究提出了一种使用图神经网络表示多智能体通信能力的方法，并介绍了一种神经网络架构，该架构通过学习每对智能体类别间交换消息的个体转换，从而在完整的合作异构多智能体任务中专门优化通信，并在不同智能体类别操作的环境中取得了相当或更优的性能表现。
PDF4 years ago
ACL如何激励你的巨龙：教授目标驱动型智能体在奇幻世界中说话和行动
使用大规模语言建模和常识推理的预训练来提高多代理之间的沟通，使用 RL 系统平衡行动和对话并结合人工操作进行零样本评估。
PDF4 years ago
ACL多智能体通信与自然语言：功能与结构语言学之间的协同
本文介绍一种结合多智能体通信和传统数据驱动方法的自然语言学习方法，通过在自身玩耍的环境中生成任务特定的奖励来适应或调节模型，形成任务条件化语言模型，并引入了一种基于语言模型样本重新排序的新方法，以优于其他方法地与人类进行视觉指称交流任务的通
PDF4 years ago
AAAI通过消息修剪实现有限带宽下的学习代理通信
本文提出一种门控机制以解决多智能体系统中有限带宽的问题，可大幅减少不必要的信息传递，提高信息传递的性能和效率。
PDF5 years ago
MM限带宽下的多智能体通信学习 —— 基于互联网数据包路由的应用
本研究提出了一种门控机制来自适应地剪枝无用消息，使得在多智能体通信时，性能得到显著提升，同时在真实世界中的数据包路由任务和四个基准测试任务中，比现有的基于深度强化学习和基于规则的方法都表现良好。
PDF5 years ago
ICLR多智能体合作与（自然）语言的出现
本文提出了一种基于多智能体交互通信的语言学习框架，在指代游戏的上下文中研究了这种学习方法，通过联系人工智能代理人彼此通信以识别随机图像，在通过调整游戏环境来提高代理人交流的自适应语言结构，并为代理人的代码提出简单的系统，从而使其更好地恰当地
PDF8 years ago