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World File Search System代理人
在游戏理论场景中对基于语言模型的大型社会代理的调查
游戏理论场景在评估基于大语言模型（LLM）的社会智慧的社会智能方面已成为关键。尽管许多研究在这种情况下探讨了这些代理，但缺乏全面的调查来概述当前的进展。为了解决这一差距，我们系统地回顾了有关游戏理论场景中基于LLM的SO-SOPIAL代理的现有研究。我们的调查将发现分为三个核心组成部分：游戏框架，社会代理和评估协议。游戏框架 - 工作涵盖了各种游戏方案，范围从选择以选择性到集中的游戏。社会代理人部分探讨了代理人的偏好，信念和推理能力。评估协议涵盖了用于评估代理性能的游戏不可能的指标和特定于游戏的指标。通过反思当前的研究并确定未来的研究方向，该调查提供了见解，以推动游戏理论场景中社会代理人的发展和评估。
西北地区建筑条例第 5058 号
“增建”是指建筑面积、楼面面积、建筑高度或结构楼层数的增加；“代理人”是指根据本附例与业主签订合同进行工作并已随许可申请提交规定格式的授权代理人表格的人；“改建”是指在现有建筑区域内进行的设计、拆除、移除、重建和更换，包括现有建筑占用的任何变化；“ASRAE”是指美国采暖、制冷与空调工程师学会；“申请人”是指根据本附例正式申请许可的业主或代理人；“建筑服务部”是指耶洛奈夫市规划和发展部的建筑服务部；“CASA”是指加拿大自动喷水灭火系统协会；“认证 HVAC 设计师”是指由 ASRAE 或 HRIA 认可为第 9 部分建筑 HVAC 系统认证设计师的个人，并且是 ASRAE 或 HRIA 的活跃会员； “认证喷水灭火系统
策略汇总
一个天真的答案是定义一个新的奖励函数，该功能是代理人的奖励功能的总和（分别为每个州行动对），并计算此汇总奖励功能的最佳策略；这样的政策将保证最大的功利主义社会福利。这种方法具有重大的缺点，因为它对奖励的仿射转换很敏感，因此，例如，如果我们将其中一个奖励函数加倍，则总体最佳策略可能会改变。这是一个问题，因为每个代理人的个人最佳策略都是（积极）的奖励转变，因此，尽管有可能通过观察他们的行动来恢复奖励函数，从而导致代理人的最佳政策，但不可能区分彼此相互转变的奖励函数。更广泛地说，由于缺乏普遍规模，经济学家长期以来一直对实用程序的人际比较持怀疑态度，这在我们的背景下尤其相关。因此，强烈首选仿射转换的聚合方法。
DoDI 4151.26，国防部跨部门维修站维护，2022 年 10 月 31 日
物资维护或修理过程涉及武器系统、设备最终产品、零件、部件、组件或子组件的大修、升级、重建、测试、检查和回收（如有必要）。仓库维护还包括软件维护的所有方面；安装零件或组件进行改造；以及向中间维护组织、作战单位和其他活动提供技术援助。DMISA 正式的多年期协议，其中一方（例如军事部门）（代理人）同意为另一方（委托人）提供军事物资的仓库维护。当军事部门是代理人而另一个联邦机构是委托人时，也可以使用它。
2023科学报告-IBIMA
·专注于研究系统的组织和结构，知识应用于健康的中心。·专注于围绕该研究所的现实，以利用围绕它的机会引起的发展可能性，并通过加入欧洲知识和发展网络而成功面对威胁。·积极意识到以质量，效率和有效性为特征的系统的可持续性。·愿意不断将创新（社会，组织和技术）纳入效率的要素，并从组织中获得良好的结果。·与健康和研究系统涉及的所有代理人之间进行了整合，但与其自身的身份与其他代理人保持一致。
JP Morgan Asia信用会议
本演示文稿可能包括“前瞻性语句”。这种前瞻性陈述不能保证未来的绩效，并且涉及已知和未知的风险，不确定性和其他因素，其中许多因素超出了NIC及其各自的官员，雇员，代理人或同事的控制，这些官员，雇员，代理人或员工可能会导致实际结果与此类陈述中所暗示或暗示的结果有重大差异。实际结果，绩效或成就可能与任何预测和前瞻性陈述以及这些陈述所基于的假设有实质性不同。nic没有义务更新此类信息。
数字地面电视运营中的政治互联互通...
代理人在政策实施中的作用通常被视为政策实施成功的决定性因素。这在“委托代理”理论中得到了非常清晰的体现，该理论描述了自利代理人如何影响实施过程。然而，自利代理人在解释印度尼西亚的广播政策实施方面是否仍然有意义？如果政策实施涉及许多具有各自个人利益的参与者会怎样？代理人将如何在众多具有个人利益的参与者中定位自己？通过使用政治经济学方法，本研究旨在揭示代理人在参与者与印度尼西亚广播政策实施的关系中的作用。数字地面免费电视广播案例的运作用于反映代理人在响应参与者之间的利益时的立场和政治行为。本研究采用定性方法，通过深入访谈和文档分析实施数据收集技术。研究结果表明，广播政策实施不仅受到自利代理人的影响，还受到政治相互联系和多位委托人的政治经济利益的影响。
高级，协作任务计划语法和异质代理的执行
代理人共同实现共同目标的代理人具有多种应用，例如仓库自动化或灾难响应。多代理任务在计划文献中以不同的方式定义。例如，在多代理任务分配[8，9，12]和联盟形成[14，22]中，每个任务都是具有相关实用程序的一个目标。单个代理或代理团队然后根据某些优化度量自动将自己分配给任务。群方法[18，21]将代理集体的紧急行为视为任务，例如聚合或形状形成。最近，已使用正式方法，例如任务规划的时间逻辑和正确的构造综合，已用于求解不同类型的多机构计划任务[2，17，20]。用时间逻辑编写的任务，例如线性时间逻辑（LTL），允许用户捕获具有时间约束的复杂任务。现有工作扩展了LTL [15，16]和信号时间逻辑[13]，以编码需要多个代理的任务。在本文中，我们考虑任务是，需要一组异质代理人来协作满足。例如，考虑
2023诉讼巴尔的摩，马里兰州
背景和目的。人工智能（AI）代理商越来越多地采用零售商在购物期间和在线购物期间为客户提供帮助（Kwon等，2018）。拟人化AI代理可以像用户一样像人类一样，并影响人类剂的相互作用（Yang等，2021）。AI代理人的拟人化设计线索可以分为三个维度：人类身份，言语提示和非语言提示（Goetz等，2003； Seeger等，2021）。这些拟人化设计提示可以增加感知的拟人化（Seeger等，2021）。例如，类似人类的脸和声音使更多的拟人化AI代理并增加了社会反应（Waytz等，2014）。AI代理人的拟人化言语和视觉提示（Zhang＆Rau，2022），社会特征（Chaves＆Gerosa，2021年）以及人类的身份和行为（Goetz等，2003）可能会影响他们的人性人性，从而影响他们与使用者的相互作用。消费者的购物经验包括情感，认知和社会经验（Barari等，2020）。这篇概念性论文旨在概念化AI代理人的拟人化提示与消费者购物体验的三个维度之间的关系。