Наука

Обзор современных подходов к моделированию поведения соперника в многоагентных системах, использующих графовые нейронные сети и обучение с подкреплением.

Новое исследование показывает, что генеративные модели искусственного интеллекта обесценивают традиционные способы оценки кандидатов, влияя на эффективность подбора персонала.

В статье представлена инновационная методика, позволяющая повысить точность и эффективность прогнозирования финансовых данных за счет анализа временных рядов различной длительности.

Новое исследование показывает, как алгоритмические рекомендации могут незаметно формировать поведение участников рынка, приводя к неявным соглашениям или улучшенной координации.

Новый подход объединяет мощь больших языковых моделей с анализом временных рядов для более точного и понятного прогнозирования фондового рынка.