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Un nuevo método mejora el aprendizaje a través de demostraciones de expertos al combinar modelos de difusión con GAIL.

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El sistema Tilde revoluciona la destreza robótica a través de un control intuitivo y un aprendizaje eficaz.

CCIL ofrece un nuevo enfoque para mejorar el aprendizaje de robots a través de etiquetas correctivas.

Un estudio sobre cómo alinear agentes en juegos 3D para mejorar su comportamiento.

Un nuevo método mejora el aprendizaje automático al adaptarse a situaciones en tiempo real.

Un sistema basado en transformadores mejora cómo los robots aprenden múltiples tareas.

Los robots aprenden a adaptarse a través de técnicas de visión e imitación, mejorando la usabilidad.

Un nuevo método permite que los agentes aprendan de manera efectiva a partir de observaciones sin datos de acción directa.

Un método para mejorar la navegación de robots de simulación a entornos reales.

Nuevos métodos mejoran la navegación de drones y la seguridad en entornos complejos.

Un nuevo método ayuda a los agentes a aprender de expertos a pesar de la falta de información.

Este método mejora el entrenamiento de agentes usando menos datos de expertos a través de la exploración y las firmas de ruta.

Están entrenando robots para mejorar la precisión de los exámenes de ultrasonido DVT.

Un nuevo método para controlar bombas de calor reduce costos y mejora la eficiencia energética.

Un nuevo método mejora la toma de decisiones en agentes con datos limitados.

Explorando el impacto del pre-entrenamiento DINO en el rendimiento y la adaptabilidad de vehículos autónomos.

WayEx ayuda a los robots a aprender tareas de manera eficiente con menos demostraciones.

Un sistema de teleoperación de bajo costo mejora el aprendizaje de los robots a través de demostraciones humanas.

Examinando los avances en el aprendizaje de robots para sistemas de multi-robots.

NAVINACT combina la planificación de movimiento y el aprendizaje para tareas robóticas eficientes.

Cómo los robots aprenden a moverse entre las personas de manera efectiva.

Explorando técnicas para mejorar la coordinación de las manos de los robots y la eficiencia en las tareas.

La mano EyeSight imita la destreza humana con tecnología avanzada de detección táctil.

Un enfoque nuevo para el aprendizaje por imitación que mejora el rendimiento con datos limitados.

Los robots aprenden a tocar el piano usando un nuevo conjunto de datos de más de un millón de movimientos.

Los robots aprenden tareas más rápido mediante el aprendizaje por imitación en contexto.

Investigaciones muestran que los robots pueden mejorar el aprendizaje usando patrones de movimiento de tareas anteriores.

Explorando la intersección entre la retroalimentación humana y los sistemas multiagente para una mejor colaboración.

Combinar el Clonaje de Comportamiento y el PPO mejora la planificación de trayectorias para autos autónomos.

Este artículo habla sobre la integración de la realidad virtual y la dinámica molecular para avances en la investigación.

Una mirada a cómo IRL mejora el rendimiento y la diversidad de los modelos de lenguaje.

Un nuevo método reduce las necesidades de datos para entrenar robots con demostraciones visuales.

Un marco de bajo costo permite a los robots aprender tareas al observar a los humanos.

Un nuevo controlador se adapta a diferentes cuadricópteros y condiciones sin esfuerzo.

La investigación muestra técnicas mejoradas para la búsqueda de caminos con múltiples agentes en espacios compartidos.

Un nuevo enfoque mejora la seguridad de los autos autónomos a través de ejemplos contrafactuales.

Un nuevo método ayuda a los robots a aprender a trabajar en equipo con el apoyo humano.

GravMAD ayuda a los robots a aprender tareas en espacios 3D a través de sub-objetivos.

Investigando el impacto de datos de entrenamiento diversos en el movimiento de robots humanoides.