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).
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.
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.
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.