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通过代表学习
深度学习的有效性通常归因于神经网络作品执行表示形式学习的能力，这种转换将输入数据映射到矢量表示（通常为小于数据维度小得多）。这样的表示空间可以通过归纳结构重组数据（例如，表示与感知相似性相关的表示距离）使求解一般新任务变得更加容易（例如，地面图语义分类函数是更顺畅的W.R.T.一个很好的表示空间）。本文的重点是一般智能代理人的核心技能 - 感知和决策。我们展示了如何将这些功能简化为学习捕获世界各种结构的良好表示形式。特别是，我们仅通过表示学习来解决强化学习问题，从而通过学习良好的表示迈出了迈向建立精致代理的一步。此外，我们研究了来自不同模型和模式的强烈表示的收敛趋势，并提出了柏拉图表示假设：更强大的模型可以更好地近似于与我们现实结构的柏拉图表示。我们认为，这种表示是建立更好模型和智能人工代理的关键组成部分。最后，我们概述了通过训练和适应来学习这种柏拉图表示的未来几个方向。
皮层内脑机接口中的人工智能代理
摘要 皮层内脑机接口 (iBCI)（例如 Neuralink 所展示的接口）在实现人脑与外部设备之间的直接通信方面表现出巨大潜力。然而，神经数据的复杂性和高维性对将大脑活动解释和翻译成有意义的命令提出了挑战。本文全面回顾了 iBCI 的现状，包括先进的信号采集和解码技术，并探讨了传统方法在实现无缝脑机交互方面的局限性。我们提出了一种新方法，利用配备反射、分层规划和决策等功能的高级 AI 代理作为大脑和 iBCI 之间的接口。通过结合这些先进的 AI 技术，我们旨在增强对神经信号的解释，提高任务执行效率，并提供更直观、适应性更强的用户体验，以实现以思想为导向的结果。本文详细讨论了所提出的方法，强调了其潜在优势和需要解决的挑战。最后，我们概述了未来的研究方向以及将先进的 AI 代理与 iBCI 相结合用于各种应用的前景，包括神经康复、辅助技术和人类增强。
dornociplástica：desafios e Perspectivas futuras慢性鼻窦炎的非抗生素抗菌剂
Rabago等，2020个个体随机对照试验1B 53.8±7.8岁CR混合Silva等，2022个个体随机对照试验2B 18+年混合，CR混合，治疗CRS xylitol xylitol Weissman et al。 35 --- 67岁的CR混合，手术后Kim等，2019个个体随机对照试验1B 26 --- 56岁CRS CRS混合Thamboo等，2011个个体随机对照试验1B 19+ 19岁以上过敏性慢性鼻鼻炎OOI OOI OOI et al。随机对照试验1B 51 --- 64岁CR混合，手术后Chang等，2011个个体随机对照试验1B 17 --- 80岁CRS CR混合Wong等，2011案例系列，低质量的队列或病例对照研究4 31和71岁和71岁的过敏性真菌性鼻rhinosinosis case et al an an a al al an a al。 18 --- 65岁CRSWNP婴儿洗发水Chiu等人，2008年个人队列研究/低质量随机对照研究4不知道CRS混合
第13届自治代理国际会议和...
AAMAS 2014，是AAMAS系列的第13届会议，寻求高质量的完整论文提交，限制为8页。 将根据独创性，健全性，意义，表现，对最新技术状态的理解以及其技术贡献的整体质量对进行严格的同行评审和评估。 评论将是双盲的；作者必须避免包含任何可用于识别它们的东西。 请注意，提交摘要必须提交完整论文。 但是，摘要不会进行审查，并且必须提交完整的（8页）论文以开始审核过程。 所有作品都必须是原创的，即，它不得出现在会议记录，书籍或期刊中。 除了主要曲目中的提交外，AAMAS 2014还将在三个特殊曲目中招募论文。 特殊曲目的审核过程将类似于主要曲目，但计划委员会成员专门为该曲目选择。 诉讼中将包括所有接受特殊曲目的论文。AAMAS 2014，是AAMAS系列的第13届会议，寻求高质量的完整论文提交，限制为8页。将根据独创性，健全性，意义，表现，对最新技术状态的理解以及其技术贡献的整体质量对进行严格的同行评审和评估。 评论将是双盲的；作者必须避免包含任何可用于识别它们的东西。 请注意，提交摘要必须提交完整论文。 但是，摘要不会进行审查，并且必须提交完整的（8页）论文以开始审核过程。 所有作品都必须是原创的，即，它不得出现在会议记录，书籍或期刊中。 除了主要曲目中的提交外，AAMAS 2014还将在三个特殊曲目中招募论文。 特殊曲目的审核过程将类似于主要曲目，但计划委员会成员专门为该曲目选择。 诉讼中将包括所有接受特殊曲目的论文。进行严格的同行评审和评估。评论将是双盲的；作者必须避免包含任何可用于识别它们的东西。请注意，提交摘要必须提交完整论文。但是，摘要不会进行审查，并且必须提交完整的（8页）论文以开始审核过程。所有作品都必须是原创的，即，它不得出现在会议记录，书籍或期刊中。除了主要曲目中的提交外，AAMAS 2014还将在三个特殊曲目中招募论文。特殊曲目的审核过程将类似于主要曲目，但计划委员会成员专门为该曲目选择。诉讼中将包括所有接受特殊曲目的论文。
发射速率图算法的定量分析
抽象的信念 - 意外 - 意见（BDI）代理是一种受欢迎的代理体系结构。我们扩展了具有高级功能（例如恢复失败和声明性目标）的BDI编程语言的概念代理表示法（CAN），包括概率行动成果，例如反映失败的执行器和概率政策，例如用于概率计划和意图选择。该扩展名是在米尔纳的Bigraphs中编码的。通过应用我们的BigRapher工具和Prism模型检查器，可以研究和比较在不同的概率结果和计划/事件/意图选择策略下成功的可能性（意图完成）。我们提出了一个智能的制造用例。一个显着的结果是，与意图选择相比，计划选择的效果有限。我们还看到，动作失败的影响可能是边缘的，即使失败概率很大，也可以对代理做出更明智的选择。
代码：代码的自主沟通代理...
代码审查旨在确保软件的所有质量和可靠性，是软件开发的范围。不幸的是，尽管至关重要的是，代码审查是研究界寻求自动化的劳动密集过程。现有的自动化方法依赖于单个输入输出生成模型，因此通常难以模拟代码审查的协作性质。这项工作介绍了Codeagent，这是一种新型的多种语言模型（LLM）系统，用于代码审查自动化。copeagent-Comporates是监督代理人QA-Checker，以确保所有代理商的贡献都为初步审查问题。我们在关键代码审查任务上进行了代码：（1）检测代码更改和提交消息之间的不一致，（2）确定漏洞介绍，（3）验证代码样式admence ad-Herence，（4）建议代码修订。结果证明了Codeagent的有效性，为代码审查自动化的新最新作用做出了贡献。我们的数据和代码公开可用（https：// github。com/daniel4se/codeagent）。
从算法和基于RL的算法到LLM驱动的剂从算法和基于RL的算法到LLM驱动的剂
退出节点：逃避者可以从出口节点逃脱有限时间：play limited STEPS捕获：一个追随者和逃避者在同一时间左右达到相同的节点零和不完美的信息不完美的信息广泛形式的伸缩性可伸缩性挑战：动作空间呈上型，随着地图的大小，时间上的尺寸，
利用多AI代理以获取跨域知识...
在人工智能快速发展的领域中，利用和整合各个领域知识的能力是最重要的挑战和机会。这项研究通过部署多ai代理，介绍了一种新型的跨域知识发现方法，每种代理都专门从事不同的知识领域。这些旨在充当领域专家的AI代理商在统一的框架中合作，合成并提供了超越单域专业知识局限性的全面见解。通过促进这些代理之间的无缝互动，我们的平台旨在利用每个代理的独特优势和观点，从而增强知识发现和决策的过程。我们对不同的多代理工作流程场景进行了比较分析，该方案在效率，准确性和知识整合的广度方面评估了它们的表现。通过一系列涉及复杂的跨学科查询的实验，我们的发现证明了域特异性多AI剂系统在识别和弥合知识差距方面具有出色的能力。这项研究不仅强调了协作AI在推动创新方面的重要性，而且为AI驱动的跨学科研究和应用中的未来进步奠定了基础。我们的方法在一个小的试点数据上进行了评估，它显示了我们预期的趋势，如果我们增加了习惯训练代理的数据量，则趋势有望更平稳。
黑盒人工智能代理的差异化评估
大部分关于学习人工智能代理符号模型的研究都集中在具有固定模型的代理上。这种假设在代理的能力可能由于学习、适应或其他部署后修改而发生变化的环境中不成立。在这种环境下对代理进行有效评估对于了解人工智能系统的真正能力和确保其安全使用至关重要。在这项工作中，我们提出了一种新颖的方法来差异化评估偏离其先前已知模型的黑盒人工智能代理。作为起点，我们考虑完全可观察和确定性的设置。我们利用对漂移代理当前行为的稀疏观察和对其初始模型的了解来生成主动查询策略，该策略有选择地查询代理并计算其功能的更新模型。实证评估表明，我们的方法比从头开始重新学习代理模型要有效得多。我们还表明，使用我们的方法进行差异评估的成本与代理功能的漂移量成正比。
评估网络代理的安全性和可信度
Web 代理的最新进展引入了新颖的架构和基准，展示了自主 Web 导航和交互方面的进展。然而，大多数现有基准优先考虑有效性和准确性，而忽略了安全性和可信度等因素——这两者都是部署企业环境中的 Web 代理所必需的。我们提出了 ST-WebAgentBench，这是一个基准，旨在评估 Web 代理在六个关键维度上的安全性和可信度，这对于企业应用程序的可靠性至关重要。该基准基于一个详细的框架，该框架定义了安全和可信 (ST) 代理行为。我们的工作扩展了 WebArena，增加了安全模板和评估功能，以严格评估安全政策合规性。我们引入了“按政策完成”来衡量在遵守政策的同时完成任务的成功程度，以及“风险比率”，它可以量化各个维度的政策违规行为，从而提供可行的见解来解决安全漏洞。我们的评估表明，当前的 SOTA 代理在遵守政策方面存在困难，尚不能依赖它来处理关键业务应用程序。我们开源此基准并邀请社区做出贡献，目标是培育新一代更安全、更值得信赖的 AI 代理。所有代码、数据、环境复制资源和视频演示均可在 https://sites.google.com/view/st-webagentbench/home 上找到。