Evolutionary AI

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RESEARCHarXiv CS.AI·il y a 28j

EVOCHAMBER: Test-Time Co-evolution of Multi-Agent System at Individual, Team, and Population Scales

EVOCHAMBER propose un cadre sans entraînement pour l'évolution multi-agents en temps de test, aux échelles individuelle, d'équipe et de population, se distinguant des approches mono-agent. Il intègre CODREAM, un protocole post-tâche pour la réflexion collaborative et le routage asymétrique des connaissances après des échecs ou des désaccords d'équipe.

Evolutionary AI Machine Learning multi-agent systems Collaboration

RESEARCHarXiv CS.AI·il y a 15j

In Search of the Ingredients of Open-Endedness: Replicating Picbreeder with Large Vision-Language Models

Cette recherche explore la capacité de découverte ouverte de l'IA dans la production créative en répliquant Picbreeder avec des modèles de vision-langage. Elle observe des différences qualitatives nettes entre les sorties générées par l'IA et les références humaines historiques, cherchant à les caractériser.

Open-Ended Learning Vision-Language Models Evolutionary AI AI research