Buchumschlag

Quantifying Skill and Chance: A Unified Framework for the Geometry of Games

Fuente: arXiv

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
1. Verfasser:	Silver, David H.
Format:	Preprint
Veröffentlicht:	2025
Schlagworte:	Artificial Intelligence Machine Learning Multiagent Systems
Online-Zugang:	Acceder al recurso
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Ähnliche Einträge

KernelSkill: A Multi-Agent Framework for GPU Kernel Optimization
von: Sun, Qitong, et al.
Veröffentlicht: (2026)

A Unified Multi-Agent Framework for Universal Multimodal Understanding and Generation
von: Li, Jiulin, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Adaptability in Multi-Agent Reinforcement Learning: A Framework and Unified Review
von: Hu, Siyi, et al.
Veröffentlicht: (2025)

SkillGen: Verified Inference-Time Agent Skill Synthesis
von: Ma, Yuchen, et al.
Veröffentlicht: (2026)

InfoChess: A Game of Adversarial Inference and a Laboratory for Quantifiable Information Control
von: Murphy, Kieran A.
Veröffentlicht: (2026)

Skill-Aligned Fairness in Multi-Agent Learning for Collaboration in Healthcare
von: Ekpo, Promise Osaine, et al.
Veröffentlicht: (2025)

A Benchmark for Multi-Party Negotiation Games from Real Negotiation Data
von: Benac, Leo, et al.
Veröffentlicht: (2026)

VDFD: Multi-Agent Value Decomposition Framework with Disentangled World Model
von: Wang, Zhizun, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Ranking Joint Policies in Dynamic Games using Evolutionary Dynamics
von: Koliou, Natalia, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Learning Generalizable Skills from Offline Multi-Task Data for Multi-Agent Cooperation
von: Liu, Sicong, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Learning Strategy Representation for Imitation Learning in Multi-Agent Games
von: Lei, Shiqi, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Language Agents with Reinforcement Learning for Strategic Play in the Werewolf Game
von: Xu, Zelai, et al.
Veröffentlicht: (2023)

On the Geometry of Games and their Solvers
von: Sun, Yaqi, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Beyond Shallow Behavior: Task-Efficient Value-Based Multi-Task Offline MARL via Skill Discovery
von: Wang, Xun, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Quantum Frog: Emergent Cooperation and Difficulty Scaling in a Quantized-Time Cooperative Game
von: Mankarious, Saad
Veröffentlicht: (2026)

AIR: Unifying Individual and Collective Exploration in Cooperative Multi-Agent Reinforcement Learning
von: Zhou, Guangchong, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Latent World Models for Automated Driving: A Unified Taxonomy, Evaluation Framework, and Open Challenges
von: Zeng, Rongxiang, et al.
Veröffentlicht: (2026)

A Subgoal-driven Framework for Improving Long-Horizon LLM Agents
von: Wang, Taiyi, et al.
Veröffentlicht: (2026)

SkillAdaptor: Self-Adapting Skills for LLM Agents from Trajectories
von: Yu, Zhuoyun, et al.
Veröffentlicht: (2026)

OptiMindTune: A Multi-Agent Framework for Intelligent Hyperparameter Optimization
von: Madiraju, Meher Bhaskar, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Toward Autonomous Engineering Design: A Knowledge-Guided Multi-Agent Framework
von: Kumar, Varun, et al.
Veröffentlicht: (2025)

OMAC: A Holistic Optimization Framework for LLM-Based Multi-Agent Collaboration
von: Li, Shijun, et al.
Veröffentlicht: (2025)

A Multi-Agent Reinforcement Learning Framework for Public Health Decision Analysis
von: Sharma, Dinesh, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Talk Structurally, Act Hierarchically: A Collaborative Framework for LLM Multi-Agent Systems
von: Wang, Zhao, et al.
Veröffentlicht: (2025)

PaperOrchestra: A Multi-Agent Framework for Automated AI Research Paper Writing
von: Song, Yiwen, et al.
Veröffentlicht: (2026)

ScholarPeer: A Context-Aware Multi-Agent Framework for Automated Peer Review
von: Goyal, Palash, et al.
Veröffentlicht: (2026)

EdgeAgentX: A Novel Framework for Agentic AI at the Edge in Military Communication Networks
von: Ray, Abir
Veröffentlicht: (2025)

A Hierarchical Deep Reinforcement Learning Framework for Traffic Signal Control with Predictable Cycle Planning
von: Gu, Hankang, et al.
Veröffentlicht: (2025)

A Hierarchical Framework with Spatio-Temporal Consistency Learning for Emergence Detection in Complex Adaptive Systems
von: Chen, Siyuan, et al.
Veröffentlicht: (2024)

EngiAI: A Multi-Agent Framework and Benchmark Suite for LLM-Driven Engineering Design
von: Molinari, Gioele, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Socratic RL: A Novel Framework for Efficient Knowledge Acquisition through Iterative Reflection and Viewpoint Distillation
von: Wu, Xiangfan
Veröffentlicht: (2025)

Episodic Memory in Agentic Frameworks: Suggesting Next Tasks
von: Fiorini, Sandro Rama, et al.
Veröffentlicht: (2025)

ThinkTank: A Framework for Generalizing Domain-Specific AI Agent Systems into Universal Collaborative Intelligence Platforms
von: Surabhi, Praneet Sai Madhu, et al.
Veröffentlicht: (2025)

A Graph-based Adversarial Imitation Learning Framework for Reliable & Realtime Fleet Scheduling in Urban Air Mobility
von: Poddar, Prithvi, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Towards Global Optimality in Cooperative MARL with the Transformation And Distillation Framework
von: Ye, Jianing, et al.
Veröffentlicht: (2022)

Is Centralized Training with Decentralized Execution Framework Centralized Enough for MARL?
von: Zhou, Yihe, et al.
Veröffentlicht: (2023)

MADQRL: Distributed Quantum Reinforcement Learning Framework for Multi-Agent Environments
von: Sawaika, Abhishek, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Interaction-Breaking Adversarial Learning Framework for Robust Multi-Agent Reinforcement Learning
von: Lee, Sunwoo, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Mixture-of-Models: Unifying Heterogeneous Agents via N-Way Self-Evaluating Deliberation
von: Pecerskis, Tims, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Mathematical Framework for Custom Reward Functions in Job Application Evaluation using Reinforcement Learning
von: Jain, Shreyansh, et al.
Veröffentlicht: (2025)