XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System适应机制
沉浸式集体觅食中社会和社会学习的自适应机制
人类认知的区别是我们适应不同环境和环境的能力。然而，在单独的社会和社会环境中，主要研究了推动适应性行为的机制，其集成框架仍然难以捉摸。在这里，我们在虚拟的Minecraft环境中使用集体觅食任务来整合这两个领域，通过利用视觉范围数据的自动转录与高分辨率的空间轨迹相结合。我们的行为分析同时捕获了社交互动的结构和时间动力学，然后使用计算模型直接测试这些模型，从而依次预测每个觅食决策。这些结果表明，社会觅食和选择性社会学习的适应机制都是由个人觅食成功（而不是社会因素）驱动的。此外，这是适应性的程度（无论是社交学习还是社会学习），它可以最好地预测个人表现。这些发现不仅融合了跨社会和社会领域的理论，而且还为人类决策在复杂而动态的社会景观中的适应性提供了关键的见解。
具有自适应机制设计的碳市场模拟
碳市场是一种基于市场的工具，它使经济代理人与全球公用事业相吻合，即减少碳散布以应对气候变化。CAP和贸易是基于分配和交易碳津贴（碳排放信用）的关键原则，使经济代理人能够遵循计划的释放并惩罚超额排放。中央当局负责在CAP和贸易中引入和分配这些津贴。然而，碳市场动态的复杂性使准确的模拟难以理解，这反过来又构成了有效分配策略的设计。为了解决这个问题，我们提出了一个自适应机制设计框架，使用高级，无模型的多代理增强学习（MARL）模拟市场。政府代理商分配了企业，而企业从事经济活动和碳交易。这个框架全面地行为。nu-Merical结果表明，MARL使政府代理人能够平衡生产率，平等和货物的排放。我们的项目可从https：//github.com/xwanghan/carbon-simulator获得。