論文の概要: Advanced Game-Theoretic Frameworks for Multi-Agent AI Challenges: A 2025 Outlook

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.17348v1
• Date: Thu, 19 Jun 2025 17:26:03 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-24 19:06:36.369634
• Title: Advanced Game-Theoretic Frameworks for Multi-Agent AI Challenges: A 2025 Outlook
• Title（参考訳）: マルチエージェントAIチャレンジのための高度なゲーム理論フレームワーク:2025年の展望
• Authors: Pavel Malinovskiy,
• Abstract要約: 我々は、複雑な環境でマルチエージェントAIシステムがどのように適応し交渉するかを示す数学的フォーマリズム、シミュレーション、コーディングスキームのセットを提供する。 この研究は、不確実で部分的に敵対的な文脈における戦略的相互作用を整合させる、堅牢な理論的ツールをAI研究者に提供することを目的としている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper presents a substantially reworked examination of how advanced game-theoretic paradigms can serve as a foundation for the next-generation challenges in Artificial Intelligence (AI), forecasted to arrive in or around 2025. Our focus extends beyond traditional models by incorporating dynamic coalition formation, language-based utilities, sabotage risks, and partial observability. We provide a set of mathematical formalisms, simulations, and coding schemes that illustrate how multi-agent AI systems may adapt and negotiate in complex environments. Key elements include repeated games, Bayesian updates for adversarial detection, and moral framing within payoff structures. This work aims to equip AI researchers with robust theoretical tools for aligning strategic interaction in uncertain, partially adversarial contexts.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,2025年頃に到来すると予想される人工知能(AI)の次世代課題の基盤として,ゲーム理論のパラダイムがいかに機能するかを,実質的に再検討する。 我々の焦点は、動的連立形成、言語ベースのユーティリティ、サボタージュリスク、部分的可観測性を組み込むことによって、従来のモデルを超えています。 我々は、複雑な環境でマルチエージェントAIシステムがどのように適応し交渉するかを示す数学的フォーマリズム、シミュレーション、コーディングスキームのセットを提供する。 主な要素は、繰り返しゲーム、敵検出のためのベイズ更新、ペイオフ構造内のモラルフレーミングである。 この研究は、不確実で部分的に敵対的な文脈における戦略的相互作用を整合させる、堅牢な理論的ツールをAI研究者に提供することを目的としている。

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