Weinan Zhang

Ein neuer Ansatz verbessert die Leistung des Offline-Verstärkungslernens durch orthogonale Gradient-Updates.

Eine neue Methode kombiniert menschliche Videodaten mit Robotervorführungen für ein besseres Lernen.

TRAD verbessert, wie Agenten Beispiele auswählen und nutzen, um bessere Entscheidungen zu treffen.

Eine neue Methode verbessert Empfehlungssysteme, indem sie verschiedene Datenarten aufeinander abstimmt.

Neue Methode verbessert Empfehlungen, indem sie vergangene und aktuelle Daten ausbalanciert.

LIFT verbessert die Nutzerempfehlungen, indem es sowohl vergangenes als auch zukünftiges Verhalten berücksichtigt.

Ein neues Framework verbessert die Benutzerempfehlungen durch eine bessere Datenverarbeitung.

Eine neue Methode verbessert das Offline-RL mithilfe von Diffusionsmodellen für bessere Entscheidungen.

Ein neuer Ansatz für kontinuierliches Lernen, der das menschliche Gedächtnis nachahmt.

Erforschen, wie Kommunikation die Teamarbeit zwischen Menschen und KI-Agenten prägt.

AGDC kombiniert Reinforcement Learning und Selbst-Feedback für bessere Schätzung von Gaslecks.

Neue Methode verbessert die Fähigkeit von laufenden Robotern, komplexe Umgebungen mit visuellen Eingaben zu navigieren.

Eine neue Methode verbessert die Fähigkeit von Robotern, ihre Bewegungen in verschiedenen Geländen anzupassen.

Ein Blick darauf, wie Multi-LLM-Agenten-Systeme funktionieren und welche Vorteile sie bringen.

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