Emergente cooperación y adaptación de estrategias en sistemas multiagente: una teoría coevolutiva extendida con LLMs
Autores: de Zarzà, I.; de Curtò, J.; Roig, Gemma; Manzoni, Pietro; Calafate, Carlos T.
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2023
Acceso abierto
Artículo científico
2023
Emergente cooperación y adaptación de estrategias en sistemas multiagente: una teoría coevolutiva extendida con LLMs
Categoría
Ingeniería y Tecnología
Subcategoría
Ingeniería Eléctrica y Electrónica
Palabras clave
Sistemas multiagentes
Inteligencia artificial
Modelos de lenguaje grandes
Teoría coevolutiva
Interacciones estratégicas
Aprendizaje adaptativo
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 44
Citaciones: Sin citaciones
La creciente complejidad de los Sistemas Multiagente (MASs), junto con la aparición de la Inteligencia Artificial (IA) y los Modelos de Lenguaje Grandes (LLMs), han puesto de manifiesto brechas significativas en nuestra comprensión del comportamiento e interacciones de entidades diversas dentro de entornos dinámicos.
Descripción
La creciente complejidad de los Sistemas Multiagente (MASs), junto con la aparición de la Inteligencia Artificial (IA) y los Modelos de Lenguaje Grandes (LLMs), han puesto de manifiesto brechas significativas en nuestra comprensión del comportamiento e interacciones de entidades diversas dentro de entornos dinámicos.