Deep Teams: Decentralized Decision Making With Finite and Infinite Number of Agents
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Inspired by the concepts of deep learning in artificial intelligence and fairness in behavioral economics, we introduce deep teams in this article. In such systems, agents are partitioned into a few subpopulations so that the dynamics and cost of agents in each subpopulation is invariant to the indexing of agents. The goal of agents is to minimize a common cost function in such a manner that the agents in each subpopulation are not discriminated or privileged by the way they are indexed. Two nonclassical information structures are studied. In the first one, each agent observes its local state as well as the empirical distribution of the states of agents in each subpopulation, called deep state, whereas in the second one, the deep states of a subset (possibly all) of subpopulations are not observed. Novel dynamic programs are developed to identify globally optimal and suboptimal solutions for the first and second information structures, respectively. The computational complexity of finding the optimal solution in both space and time is polynomial (rather than exponential) with respect to the number of agents in each subpopulation and is linear (rather than exponential) with respect to the control horizon. This complexity is further reduced in time by introducing a forward equation, which we call deep Chapman-Kolmogorov equation, described by multiple convolutional layers of binomial probability distributions. Two different prices are defined for computation and communication, and it is shown that under mild conditions they converge to zero as the number of quantization levels and the number of agents tend to infinity. In addition, the main results are extended to infinite-horizon discounted models and arbitrarily asymmetric cost functions. Finally, a service management example with 200 users is presented.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle