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El estudio revela métodos para la búsqueda eficiente de objetivos por agentes móviles en áreas circulares.

Los modelos del mundo mejoran el entrenamiento de la IA al simular entornos para un aprendizaje más rápido.

Descubre cómo los sistemas multiagente mejoran la automatización de tareas y la resolución de problemas.

Presentamos GRASP, un estándar para evaluar el razonamiento espacial en modelos de lenguaje.

Este artículo examina cómo las emociones influyen en nuestro pensamiento y comportamiento a través de un modelo dimensional.

Este estudio explora cómo el aprendizaje de representación ayuda a los robots a adaptarse en entornos cambiantes.

Un estudio revela el impacto del entorno en las estrategias de navegación en agentes artificiales y humanos.

Craftium permite a los investigadores crear entornos 3D personalizados para entrenar agentes de IA.

RPO mejora la velocidad y seguridad en la toma de decisiones en el aprendizaje por refuerzo a través del aprendizaje reflexivo.

Un método para maximizar el valor en la coincidencia de agentes y artículos analizando preferencias.

Un estudio revela métodos para asignaciones estables en escenarios de colocación de agentes.

Un marco para mejorar las estrategias de inyección de dióxido de carbono en el almacenamiento subterráneo.

Explorando cómo las máquinas pueden seguir las instrucciones de los humanos en espacios reales.

Un nuevo método ayuda a los robots a encontrar objetos caídos usando sonido.

Un estudio sobre estrategias de emparejamiento efectivas teniendo en cuenta preferencias y limitaciones.

Investigación sobre interacciones en grupo en el aprendizaje de idiomas utilizando agentes neuronales avanzados.

Presentamos la Exploración Latente Aleatoria: un enfoque novedoso para mejorar la exploración de agentes.

Descubre cómo TaskGen mejora la gestión de tareas para programas y agentes.

Este artículo explora cómo los robots llegan a un consenso bajo restricciones de combustible.

Un nuevo marco mejora la modelización basada en agentes al integrar diversas perspectivas de expertos.

Aprende cómo los agentes se influyen entre sí en el trabajo a través de la motivación y los contratos.

Un nuevo método para estimar las barreras de energía en las transiciones entre estados estables.

Investigando cómo la alineación representativa afecta el desarrollo del lenguaje en agentes artificiales.

Un método para ayudar a los agentes a navegar entornos complejos de manera más eficiente.

Un simulador potente diseñado para mejorar el entrenamiento de coches autónomos a través de la generación rápida de escenarios.

ReDel ayuda a los agentes de IA a trabajar juntos en tareas complejas de manera eficiente.

Los investigadores piden entornos más realistas para mejorar el aprendizaje automático.

Un nuevo sistema utiliza modelos de lenguaje para crear videos de datos atractivos de forma automática.

Una herramienta que hace que crear flujos de trabajo de agentes sea fácil y accesible para todos.

Desarrollando agentes que chatean en tiempo real para mejorar la navegación.

Examinando cómo las predicciones afectan el comportamiento colectivo y el bienestar social.

Un nuevo método busca mejorar la seguridad del paciente en las cirugías modelando las acciones del procedimiento.

Este artículo presenta un método para aprender de manera efectiva a través de la exploración de un solo objetivo.

Este artículo habla sobre cómo usar el aprendizaje por refuerzo para manejar el ruido en la computación cuántica.

Un modelo que resalta la ley de Zipf en las interacciones de agentes a través de varios sistemas.

Un nuevo enfoque mejora el aprendizaje de los agentes con sistemas de recompensas flexibles.

AgentSimulator mejora la simulación al centrarse en los comportamientos de los recursos y las interacciones.

ARL combina métodos de aprendizaje en grupo para mejorar la toma de decisiones en tareas complejas.

Aprende cómo el aprendizaje profundo por refuerzo combina la toma de decisiones y las redes neuronales.

Una mirada a cómo nuestros cerebros crean modelos para entender el mundo.