Orbit：多目的ランキングモデルの設計と評価のためのフレームワーク
機械学習における多目的ランキングモデル設計の課題を、実務的な視点から分析し、その解決策として、目的を中心とした設計フレームワーク「Orbit」とそのインタラクティブシステムを提案する。
Kwai-STaR: A Novel Framework to Improve Mathematical Reasoning in Large Language Models Using State Transitions
The Kwai-STaR framework enhances the mathematical reasoning abilities of large language models (LLMs) by training them to approach problem-solving as a series of state transitions, leading to significant performance improvements in mathematical reasoning tasks.
Orbit: An Interactive System for Designing and Evaluating Multi-Objective Rankers Using an Objective-Centric Approach
Orbit is an interactive system that facilitates the design and evaluation of multi-objective rankers by placing objectives at the center of the process, enabling efficient exploration of design trade-offs and fostering communication among stakeholders.
增強投資分析：探討人工智慧代理協作在金融研究中的最佳化策略
多代理協作系統在處理複雜的金融分析任務（如風險分析）方面優於單一代理模型，而單一代理模型在處理較簡單的任務（如基本面和市場情緒分析）時表現更佳。
다양한 인공지능 에이전트 구조가 재무 분석 작업에 미치는 영향 분석
다양한 구조의 인공지능 에이전트를 활용하여 재무 분석 작업을 수행할 때, 작업의 복잡성과 특성에 따라 최적의 에이전트 구조가 달라진다.
在多目標強化學習中，如何通過策略總結來權衡利弊
本文提出了一種基於策略行為和目標值對多目標強化學習 (MORL) 解決方案集進行分群的方法，以幫助決策者理解 MORL 策略集，並從中選取最佳策略。
金融調査におけるAIエージェントコラボレーションの最適化による投資分析の強化：単一エージェント構造と複数エージェント構造の比較分析
AIエージェントを用いた投資分析において、単一エージェント構造は基礎分析や市場センチメント分析などの比較的単純なタスクに適している一方、複数エージェント構造はリスク分析のような複雑なタスクに適している。特に、各サブタスクに最適な構造を組み合わせたアンサンブル構造は、投資判断の精度向上に効果的である。
다목표 강화 학습을 위한 정책 요약: Trade-off 탐색 및 정책 행동 분석
다목표 강화 학습(MORL)에서 생성된 정책 세트를 분석할 때, 목표 공간에서의 성능 trade-off뿐만 아니라 정책의 행동 특성까지 고려한 클러스터링 기법을 통해 의사 결정자의 정책 이해를 높일 수 있다.
Multi-Agent Collaboration Systems Outperform Single-Agent Models in Financial Research Using SEC 10-K Forms
Multi-agent collaboration systems, particularly an ensemble structure combining different structures for specific sub-tasks, demonstrate superior performance compared to single-agent models in financial research tasks, including fundamental analysis, market sentiment analysis, risk analysis, and investment decision-making.
多目的強化学習におけるポリシーの要約：トレードオフのナビゲーションと意思決定支援
本稿では、多目的強化学習（MORL）によって生成される膨大なポリシー集合を、意思決定者にとって理解しやすくするために、ポリシーの振る舞いと目的関数のトレードオフの両方を考慮したクラスタリング手法を提案する。
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