Buchumschlag

The Practicality of Normalizing Flow Test-Time Training in Bayesian Inference for Agent-Based Models

Fuente: arXiv

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	Zhang, Junyao, Li, Jinglai, Tang, Junqi
Format:	Preprint
Veröffentlicht:	2026
Schlagworte:	Machine Learning Multiagent Systems
Online-Zugang:	Acceder al recurso
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Ähnliche Einträge

Bayesian Ego-graph Inference for Networked Multi-Agent Reinforcement Learning
von: Duan, Wei, et al.
Veröffentlicht: (2025)

PhysicsAgentABM: Physics-Guided Generative Agent-Based Modeling
von: Venkatesh, Kavana, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Reinforced Agent: Inference-Time Feedback for Tool-Calling Agents
von: Ta, Anh, et al.
Veröffentlicht: (2026)

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

Continuous-Time Value Iteration for Multi-Agent Reinforcement Learning
von: Wang, Xuefeng, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Get Experience from Practice: LLM Agents with Record & Replay
von: Feng, Erhu, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Graph Attention Inference of Network Topology in Multi-Agent Systems
von: Kolli, Akshay, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Neural Network-Based Parameter Estimation of a Labour Market Agent-Based Model
von: Alves, M Lopes, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Communication Learning in Multi-Agent Systems from Graph Modeling Perspective
von: Hu, Shengchao, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Probabilistic Multi-Agent Aircraft Landing Time Prediction
von: Kim, Kyungmin, et al.
Veröffentlicht: (2025)

An Introduction to Centralized Training for Decentralized Execution in Cooperative Multi-Agent Reinforcement Learning
von: Amato, Christopher
Veröffentlicht: (2024)

Multi-Agent Model-Based Reinforcement Learning with Joint State-Action Learned Embeddings
von: Wang, Zhizun, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Safe Multi-Agent Deep Reinforcement Learning for Privacy-Aware Edge-Device Collaborative DNN Inference
von: Wang, Hong, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Argumentative Ensembling for Robust Recourse under Model Multiplicity
von: Jiang, Junqi, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Multi-Agent Training-free Urban Food Delivery System using Resilient UMST Network
von: Hasan, Md Nahid, et al.
Veröffentlicht: (2026)

The Value of Variance: Mitigating Debate Collapse in Multi-Agent Systems via Uncertainty-Driven Policy Optimization
von: Tang, Luoxi, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Cooperative Bayesian Optimization for Imperfect Agents
von: Khoshvishkaie, Ali, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Finite-Time Global Optimality Convergence in Deep Neural Actor-Critic Methods for Decentralized Multi-Agent Reinforcement Learning
von: Zhang, Zhiyao, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Cooperative Multi-Agent Graph Bandits: UCB Algorithm and Regret Analysis
von: Paschalidis, Phevos, et al.
Veröffentlicht: (2024)

MACTAS: Self-Attention-Based Inter-Agent Communication in Multi-Agent Reinforcement Learning with Action-Value Function Decomposition
von: Wojtala, Maciej, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Robust Federated Inference
von: Dhasade, Akash, et al.
Veröffentlicht: (2025)

LLM Economist: Large Population Models and Mechanism Design in Multi-Agent Generative Simulacra
von: Karten, Seth, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Mean-Field Bayesian Optimisation
von: Steinberg, Petar, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Coupling Agent-based Modeling and Life Cycle Assessment to Analyze Trade-offs in Resilient Energy Transitions
von: Zhang, Beichen, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Generalized Intention Modeling in Multi-Agent Reinforcement Learning
von: Odrowaz-Sypniewski, Mateusz, et al.
Veröffentlicht: (2026)

From Solo to Symphony: Orchestrating Multi-Agent Collaboration with Single-Agent Demos
von: Wang, Xun, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Beyond the All-in-One Agent: Benchmarking Role-Specialized Multi-Agent Collaboration in Enterprise Workflows
von: Yu, Tao, et al.
Veröffentlicht: (2026)

OFA-MAS: One-for-All Multi-Agent System Topology Design based on Mixture-of-Experts Graph Generative Models
von: Li, Shiyuan, et al.
Veröffentlicht: (2026)

MobiAgent: A Systematic Framework for Customizable Mobile Agents
von: Zhang, Cheng, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Training Generalizable Collaborative Agents via Strategic Risk Aversion
von: Qu, Chengrui, et al.
Veröffentlicht: (2026)

CAMMARL: Conformal Action Modeling in Multi Agent Reinforcement Learning
von: Gupta, Nikunj, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Double Distillation Network for Multi-Agent Reinforcement Learning
von: Zhou, Yang, et al.
Veröffentlicht: (2025)

PTDE: Personalized Training with Distilled Execution for Multi-Agent Reinforcement Learning
von: Chen, Yiqun, et al.
Veröffentlicht: (2022)

Optimistic Multi-Agent Policy Gradient
von: Zhao, Wenshuai, et al.
Veröffentlicht: (2023)

MARGIN: Runtime Confidence Calibration for Multi-Agent Foundation Model Coordination
von: Armstrong, Joss
Veröffentlicht: (2026)

Transformer World Model for Sample Efficient Multi-Agent Reinforcement Learning
von: Deihim, Azad, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Optimistic ε-Greedy Exploration for Cooperative Multi-Agent Reinforcement Learning
von: Zhang, Ruoning, et al.
Veröffentlicht: (2025)

How to Train a Leader: Hierarchical Reasoning in Multi-Agent LLMs
von: Estornell, Andrew, et al.
Veröffentlicht: (2025)

On-Time Delivery in Crowdshipping Systems: An Agent-Based Approach Using Streaming Data
von: Dötterl, Jeremias, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Shapley Value Based Multi-Agent Reinforcement Learning: Theory, Method and Its Application to Energy Network
von: Wang, Jianhong
Veröffentlicht: (2024)