סביבות רב-סוכניות
איך סוכנים אוטונומיים מתואמים, מתחרים ומתנהגים בקנה מידה גדול.
מחקר בנקודת ההצטלבות של למידת מכונה, תורת המשחקים ואימות פורמלי, כולל פרטיות, הוגנות, מדיניות AI, אימות רב-סוכני והתנהגות אסטרטגית של מערכות לומדות.
מעבדות בסביבות רב-סוכניות
Hope Lab, Dr. Tom Hope
Develops LLM-based agents for scientific discovery, medical diagnosis, and psychiatric applications. Also a research scientist at the Allen Institute for AI (Ai2).
↗ אתר המעבדה
Ligett Lab, Prof. Katrina Ligett
Researches the intersection of machine learning, privacy, and fairness, including theoretical foundations of differential privacy and AI regulation, bridging algorithmic research with AI policy.
↗ אתר המעבדה
Kupferman Lab, Prof. Orna Kupferman
Develops formal methods for multi-agent system verification, synthesis, and game-theoretic analysis, using logic-based approaches to reason about autonomous systems and AI safety.
↗ אתר המעבדה
Learning in Markets and Games, Prof. Noam Nisan
What happens when learning agents participate in strategic scenarios? Research at the intersection of machine learning, game theory, and market design.
↗ אתר המעבדה