Zobrazeno 1 - 10
of 100
pro vyhledávání: '"Marro, Samuele"'
Autor:
Marro, Samuele, La Malfa, Emanuele, Wright, Jesse, Li, Guohao, Shadbolt, Nigel, Wooldridge, Michael, Torr, Philip
Communication is a prerequisite for collaboration. When scaling networks of AI-powered agents, communication must be versatile, efficient, and portable. These requisites, which we refer to as the Agent Communication Trilemma, are hard to achieve in l
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2410.11905
Autor:
Huang, X. Angelo, La Malfa, Emanuele, Marro, Samuele, Asperti, Andrea, Cohn, Anthony, Wooldridge, Michael
Theory of Mind (ToM) can be used to assess the capabilities of Large Language Models (LLMs) in complex scenarios where social reasoning is required. While the research community has proposed many ToM benchmarks, their hardness varies greatly, and the
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2406.11911
Autor:
La Malfa, Emanuele, Weinhuber, Christoph, Torre, Orazio, Lin, Fangru, Marro, Samuele, Cohn, Anthony, Shadbolt, Nigel, Wooldridge, Michael
Many reasoning, planning, and problem-solving tasks share an intrinsic algorithmic nature: correctly simulating each step is a sufficient condition to solve them correctly. This work studies to what extent Large Language Models (LLMs) can simulate co
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2401.09074
Autor:
Marro, Samuele, Lombardi, Michele
Publikováno v:
40th International Conference on Machine Learning (ICML 2023)
In the context of adversarial robustness, we make three strongly related contributions. First, we prove that while attacking ReLU classifiers is $\mathit{NP}$-hard, ensuring their robustness at training time is $\Sigma^2_P$-hard (even on a single exa
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2306.14326
Denoising Diffusion models are gaining increasing popularity in the field of generative modeling for several reasons, including the simple and stable training, the excellent generative quality, and the solid probabilistic foundation. In this article,
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2301.07485
Autor:
Marro, Samuele, Donno, Luca
We introduce a model of greenhouse gas emissions due to on-chain activity on Ethereum, focusing on cryptoart. We also estimate the impact of individual transactions on the environment, both before and after the London hard fork. We find that with the
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2202.00003
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Autor:
Nguyen, Minh, Jaud, Manon, Durens, Madel, Tomalin, Lewis, Ulukaya, Gulay, Carcamo, Saul, Hasson, Dan, Marro, Samuele, Papapetrou, Eirini
Publikováno v:
In Experimental Hematology August 2024 137 Supplement
