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Detecting Influence Structures in Multi-Agent Reinforcement Learning

① 研究背景：从“策略学习”走向“影响建模” 在多智能体强化学习（MARL）中，一个几乎所有工作都默认但很少被真正刻画的问题是：智能体之间到底是如何相互影响的？论文开篇就明确指出：“理解智能体之间的相互影响对于有效学习策略至关重要”在MARL系统中，所有智能体都处在一个共...

前康 6小时前

Proceedings of the ACM on Management of Data, Volume 3, Issue 3 (June 2025) hps://doi.org/10.1145/3725360 EISSN: 2836-6573 1. 摘要（...

hhx 17小时前

arXiv:2505.03768v4, October 2025 Mansur Masama Aliyu, Niclas Kannengiesser, Ali Sunyaev Karlsruhe Institute of Technology / Technical...

Baochao Chen, Liyuan Ma, Hao Xu, Juncheng Ma, Dengcheng Hu, Xiulong Liu, Jie Wu, Jianrong Wang, Keqiu Li 天津大学 / Temple University htt...

1. 摘要（Abstract） Hydro提出了一种面向机器学习查询的数据库管理系统（ML-centric DBMS），核心创新在于将自适应查询处理（Adaptive Query Processing，AQP）技术全面引入UDF密集型查询场景，从而彻底解决传统静态查询优化...

hhx 1周前 (03-30)

SIGCOMM ’24: ACM SIGCOMM 2024 Conference, August 4–8, 2024, Sydney, NSW, Australia https://dl.acm.org/doi/10.1145/3651890.3672265 ...

杨, 宗霖 1周前 (03-29)

NSDI ’24: 21st USENIX Symposium on Networked Systems Design and Implementation, April 16–18, 2024, Santa Clara, CA, USA https://ww...

杨, 宗霖 1周前 (03-29)

SIGCOMM ’25: ACM SIGCOMM 2025 Conference September 8 – 11, 2025 Coimbra, Portuga 1. 摘要（Abstract） Pegasus针对当前Inte...

hhx 2周前 (03-27)

① 研究背景在多智能体系统（Multi-Agent Systems, MAS）中，如何实现高效协同一直是核心问题。从自动驾驶车队到分布式网络控制，再到你正在研究的跨域协同场景，本质上都面临一个共同挑战：多个异构智能体如何在复杂环境中做出协调一致的决策。然而现实世...

前康 2周前 (03-25)

① 研究背景：ROV之后，BGP真的安全吗？在过去十多年中，围绕 BGP（边界网关协议）安全的核心改进，主要集中在基于 RPKI 的 ROV（Route Origin Validation）机制。这一机制通过密码学信任链验证路由前缀的“起源合法性”，在一定程度上缓解了...

前康 2周前 (03-23)