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Explora la intersección entre la elección social computacional y el aprendizaje de valores en IA, abordando desafÃos éticos y técnicos en el desarrollo de sistemas de IA alineados con valores humanos.
Explora métodos neuro-simbólicos para IA cooperativa de final abierto, combinando aprendizaje por refuerzo multiagente con sociologÃa y economÃa para desarrollar algoritmos que trabajen en asociación.
Explore normative intelligence with Gillian Hadfield, focusing on AI governance, safety, and innovative legal systems for advanced and developing economies.
Explora cómo lograr resultados cooperativos en entornos mixtos, abordando desafÃos de equidad, eficiencia e incentivos en la toma de decisiones algorÃtmicas que afectan a los humanos.
Explora la intersección entre computación distribuida y teorÃa de juegos, analizando cómo los conceptos de ambos campos se aplican a sistemas multiagente y protocolos distribuidos.
Aprenda a desenvolver agentes de IA cooperativos usando o framework Concordia para o concurso NeurIPS 2024. Explore ambientes baseados em texto e melhore a inteligência de modelos de linguagem.
Explora cómo la inteligencia artificial aprende a cooperar y competir mediante el autoaprendizaje, con énfasis en juegos de información imperfecta como el póker.
A Foundation Model for Cooperative AI: Lecture exploring algorithms for AI systems to collaborate effectively with each other and humans, bridging multi-agent reinforcement learning with sociology and economics.
Aprenda como o aprendizado por reforço pode ser usado para treinar modelos de IA a partir de feedback humano, com foco em interações entre humanos e IA e aprendizado social multi-agente.
Explora cómo la equidad en los sistemas de IA puede fomentar la cooperación, abordando desafÃos éticos y prácticos en la toma de decisiones algorÃtmicas que afectan a los humanos.
Introducción a los fundamentos de la IA cooperativa, explorando conceptos clave y aplicaciones prácticas para fomentar la colaboración entre sistemas de inteligencia artificial.
A Theory of Appropriateness with Applications to Generative AI: Exploring complex cognitive behaviors in deep reinforcement learning agents, evaluation methods, and modeling processes like cumulative culture.
Conferencia sobre alineación de IA mediante aprendizaje por refuerzo. Explora cómo lograr que las máquinas exhiban comportamientos cooperativos y confiables en tareas de toma de decisiones inteligentes.
Explore opponent-shaping and interference in general-sum games, focusing on multi-agent reinforcement learning and its applications in AI research and development.
Estrategias para aplicar la investigación en inteligencia artificial cooperativa en el mundo real, enfocándose en la implementación práctica y el impacto social.
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