Цифровой двойникSchneider Electric, AVEVA, Nscale and Start Campus pilot AI digital twinEngineering.com · 2 днЦифровой двойникLarge Language Models Meet Bayesian Optimization: Towards Self-evolving Wireless Digital TwinsarXiv API — полнотекстовый поиск "digital twin" · 2 днМоделированиеJaxMARL-BC: Multi-Agent Reinforcement Learning for Macroeconomic Modelling, in SecondsarXiv — General Economics (econ.GN) · 2 днЦифровой двойникDigital Twins of Networked Dynamical Systems: Machine Learning Prediction of Synchronization Transitions in Coupled Chaotic OscillatorsarXiv API — полнотекстовый поиск "digital twin" · 2 днЦифровой двойникEvaluating Type-1 Diabetes Digital Twins by Decision QualityarXiv API — полнотекстовый поиск "digital twin" · 2 днПрогнозированиеCertified Neural Approximation of Robust Nonlinear Model Predictive ControlarXiv — Systems and Control (eess.SY) · 2 днПрогнозированиеIntegrating Flow Matching and Model Predictive Control for Safe Robot NavigationarXiv — Systems and Control (eess.SY) · 2 днПрогнозированиеRegion of Attraction Estimation for Linear Quadratic Regulator, Linear and Robust Model Predictive Control on a Two-Wheeled Inverted PendulumarXiv — Systems and Control (eess.SY) · 2 днЦифровой двойникVivix Executable Digital Twin for Float GlassSnowflake · 2 днЦифровой двойникMicrostructural Generative Inverse Models for Additive Manufacturing Digital TwinsarXiv API — полнотекстовый поиск "digital twin" · 2 днМоделированиеКорпоративный ИИ в России: ставка на агентные платформыTAdviser (Telegram) · 3 днМоделированиеКорпоративный ИИ в России: рост рынка при незавершённых пилотахTAdviser · 3 дн
Стресс-тест LLM-агентов: влияние ленты постов на лексическое разнообразие
США и Запад ·
Представлен тест PV-SST для изучения поведения LLM-агентов в соцплатформе. В эксперименте с 448 испытаниями показано, что лента предыдущих постов, отсортированных по лайкам, увеличивает лексическое сходство ответов в финальном раунде, но преимущества для распределенных источников не обнаружено.
Почему это важно
Исследование важно для понимания динамики коллективного поведения агентов и влияния социальных механизмов на результаты моделирования.
arXiv:2610.29559v1 Announce Type: new Abstract: Model predictive control is a high-performance control method, but it incurs comparatively high online computational costs across many control tasks and is challenging to realize in low-level hardware settings.
arXiv:2610.29377v1 Announce Type: cross Abstract: Learning-based path planners based on diffusion and flow matching can generate diverse trajectories from demonstrations but typically lack mechanisms for constraint satisfaction and collision avoidance during deployment.
arXiv:2604.04455v3 Announce Type: replace Abstract: Nonlinear underactuated systems such as two-wheeled inverted pendulums (TWIPs) exhibit a limited region of attraction (RoA), which defines the set of initial conditions from which the closed-loop system converges to the equilibrium.
