Neuste Artikel für Aufgaben

Ein neues Framework verbessert die Effizienz des Managements von Deep-Learning-Aufgaben auf verschiedenen Hardware-Plattformen.

Neue Methode verbessert die Robotereffizienz mit erhöhter Präzision und Sicherheit.

Studie bewertet die Wirksamkeit von Feedback beim motorischen Lernen durch Online-Aufgaben.

Neue Modelle zeigen die selektive Aktivierung des Kleinhirns bei Bewegungs- und Gedächtnisaufgaben.

Der ExpeL-Agent lernt aus Erfahrungen, um die Leistung bei verschiedenen Aufgaben zu verbessern.

Lern, wie du Aufgaben an Roboter vergeben kannst, um bessere Zusammenarbeit und Effizienz zu erreichen.

KGrEaT bewertet die Qualität und Nützlichkeit von Wissensgraphen für verschiedene Aufgaben.

Ein neues Verfahren verbessert das maschinelle Lernen, indem es Wissen behält, während es neue Aufgaben lernt.

Eine neue Methode soll Modellen helfen, neue Aufgaben zu lernen, ohne die alten zu vergessen.

Eine neue Methode verbessert die Interaktionen mit Robotern durch sprachbasiertes Bewegungsplanning.

Eine neue Methode hilft Robotern, Anordnungsprobleme besser zu lösen.

Studie zeigt, dass gezielte Blickmuster die chirurgische Leistung und das Training verbessern.

Eine neue Methode, um Anweisungsanpassungsdaten für grosse Sprachmodelle zu sammeln.

Das Director-System verbessert das Verhalten von Robotern, indem es den Übergang zwischen Aufgaben vereinfacht und die Anpassungsfähigkeit erhöht.

Wie Robotererklärungen Teamarbeit und Fehlerbehebung verbessern können.

Methoden zur ausgewogenen Verteilung von Aufgaben auf Ressourcen für optimale Leistung.

Die Komplexität erkunden, wie Agenten wissen, ihre Ziele zu erreichen.

Forscher analysieren die Vorhersehbarkeit der Leistung von Sprachmodellen, wenn die Trainingsrechenleistung steigt.

TroVE vereinfacht die Erstellung von Funktionen für Programmieraufgaben und verbessert die Genauigkeit und Effizienz.

Ein Blick darauf, wie die VWFA geschriebene Sprache verarbeitet und mit anderen Gehirnregionen interagiert.

Neue Steuerungsmethode verbessert die Interaktion mit Robotern bei Reinigungs- und Schleifaufgaben.

Die Studie hinterfragt die Notwendigkeit, in-kontext Beispiele zu optimieren, wenn klare Anweisungen gegeben sind.

Ein Datensatz zur Bewertung von Schwierigkeiten bei Montageaufgaben anhand von Videoannotations.

Eine Studie untersucht robotergestützte Hilfe für Menschen mit Sehbehinderungen.

Neuer Datensatz verbessert die Fähigkeit von Computeragenten, verschiedene Aufgaben zu erledigen.

Forscher entwickeln Roboter, die einfache menschliche Anweisungen verstehen, um bessere Aufgaben zu erledigen.

Ein Datensatz, der erstellt wurde, um Machine-Learning-Modelle unter wechselnden Störfaktoren zu testen.

Forschung zeigt, dass allgemeine Regularisierungsmethoden die Leistung von Off-Policy RL-Agenten bei verschiedenen Aufgaben verbessern.

Neue Methode verkürzt die Zeit für die Sprachlokalisierung in Gehirnstudien.

Ein frischer Ansatz, um verschiedene Modelle effektiv zu kombinieren für bessere Leistung.

Erforschen, wie handgezeichnete Skizzen die Leistung von Robotern bei Aufgaben verbessern können.

Ein neues Framework verbessert die Aufgabenplanung in Echtzeitsystemen.

Lern, wie man negativen Transfer im kontinuierlichen Reinforcement Learning mit Reset und Distill abschwächt.

Eine Studie zeigt das komplexe Verhalten des DMN beim Aufgabenwechsel.

Bewertung, wie Vorurteile in Sprachmodellen die realen Anwendungen beeinflussen.

Ein Framework, um die NLP-Leistung über verschiedene Sprachdialekte hinweg zu verbessern.

Ein neuer Massstab bewertet, wie Maschinen komplexe Aufgaben mit verschiedenen Datentypen planen.

Ein frischer Benchmark zeigt die Stärken und Schwächen von VLLMs bei multimodalen Aufgaben.

Roboter lernen, sich anzupassen und besser zu werden, indem sie direktes Feedback von Menschen bekommen.

Ein strukturierten Designraum für intelligente Schreibassistenten vorstellen.