Mualla / Yu / Zhao | Advances in Explainable Agentic AI and Large Language Models. | Buch | 978-3-032-20547-6 | www.sack.de

Buch, Englisch, Band 2923, 119 Seiten, Format (B × H): 155 mm x 235 mm, Gewicht: 213 g

Reihe: Communications in Computer and Information Science

Mualla / Yu / Zhao

Advances in Explainable Agentic AI and Large Language Models.

Second International Workshop, CALM 2025, Luxembourg City, Luxembourg, December 1-5, 2025, Proceedings
Erscheinungsjahr 2026
ISBN: 978-3-032-20547-6
Verlag: Springer

Second International Workshop, CALM 2025, Luxembourg City, Luxembourg, December 1-5, 2025, Proceedings

Buch, Englisch, Band 2923, 119 Seiten, Format (B × H): 155 mm x 235 mm, Gewicht: 213 g

Reihe: Communications in Computer and Information Science

ISBN: 978-3-032-20547-6
Verlag: Springer


This book constitutes the refereed proceedings of the Second International Workshop on Advances in explainability, agents, and large language models, CALM 2025, held in Luxembourg City, Luxembourg, during December 1-5, 2025.

The 8 full papers included in this book were carefully reviewed and selected from 15 submissions.The Workshop on Causality, Agents, and Large Models (CALM) fosters interdisciplinary collaboration at the intersection of causal reasoning, multi-agent systems (MAS), and large language models (LLMs).

Mualla / Yu / Zhao Advances in Explainable Agentic AI and Large Language Models. jetzt bestellen!

Zielgruppe


Research

Weitere Infos & Material


.- Towards A Human-Centered Approach to Supervision of Explainable Autonomous Robot Tractors.
.- ROXIE: Defining a Robotic eXplanation and Interpretability Engine.
.- Augmenting an LLM-Based Tutor Agent with a Large Action Model for Multimodal Interaction.
.- Does the Model Say What the Data Says? A Simple Heuristic for Model–Data Alignment.
.- Leveraging large language models reinforcement learning for explainable artificial intelligence.
.- Local Causal Reasoning in Multiagent Systems (Extended Abstract).
.- Integrating Decentralised AI Services in a Collaboration Ecosystem.
.- A Hybrid Metaheuristic-Guided Multi-Agent Reinforcement Learning Framework for Cooperative Unsignalized Intersection Coordination.



Ihre Fragen, Wünsche oder Anmerkungen
Vorname*
Nachname*
Ihre E-Mail-Adresse*
Kundennr.
Ihre Nachricht*
Lediglich mit * gekennzeichnete Felder sind Pflichtfelder.
Wenn Sie die im Kontaktformular eingegebenen Daten durch Klick auf den nachfolgenden Button übersenden, erklären Sie sich damit einverstanden, dass wir Ihr Angaben für die Beantwortung Ihrer Anfrage verwenden. Selbstverständlich werden Ihre Daten vertraulich behandelt und nicht an Dritte weitergegeben. Sie können der Verwendung Ihrer Daten jederzeit widersprechen. Das Datenhandling bei Sack Fachmedien erklären wir Ihnen in unserer Datenschutzerklärung.