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Nuevos métodos que usan aprendizaje por refuerzo mejoran el control de sistemas complejos.

Un nuevo enfoque para asegurarse de que los agentes cumplan con sus obligaciones éticas en entornos inciertos.

Un nuevo método mejora la resistencia de los agentes de RL contra cambios de entrada dañinos.

Explorando el papel del meta-aprendizaje en la mejora de estrategias de aprendizaje por refuerzo.

Examinando cómo evoluciona la cooperación usando aprendizaje por refuerzo en juegos de bienes públicos.

Un nuevo marco mejora las simulaciones de RL para el procesamiento de datos científicos complejos.

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

Un nuevo método ayuda a los robots a completar mejor tareas largas.

Aprende cómo el Aprendizaje por Refuerzo Profundo puede reducir los gastos de computación en la nube.

Una visión general de los riesgos y métodos relacionados con la seguridad de los modelos de lenguaje.

Un nuevo método mejora la comprensión de la toma de decisiones de los agentes de RL.

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

Nuevos métodos mejoran la toma de decisiones en entornos inciertos a través de enfoques sin modelo.

Explorando KANs como un nuevo enfoque para modelos de aprendizaje por refuerzo eficientes.

Implementando aprendizaje por refuerzo multi-agente para manejar la convección de Rayleigh-Bénard.

HistoGym ayuda en el diagnóstico del cáncer usando IA para analizar imágenes de tejidos.

La investigación revela cómo la IA puede reflejar la memoria humana para mejorar la toma de decisiones.

Aprende cómo mejorar el rendimiento de entrega en la cadena de suministro usando descubrimiento causal y aprendizaje por refuerzo.

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

Un nuevo método para mejorar el consenso en sistemas distribuidos usando aprendizaje automático.

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

Un nuevo sistema mejora el control del vehículo en terrenos difíciles usando dos métodos.

Un nuevo controlador de velocidad para vehículos automáticos mejora la gestión del tráfico.

Explorando cómo el RL mejora los modelos de difusión para resultados específicos.

Aprende cómo los métodos basados en datos mejoran la toma de decisiones a través de expectativas condicionales.

Un nuevo enfoque para reforzar la eficiencia del aprendizaje usando momentum de bola pesada en métodos actor-crítico.

Nuevos algoritmos mejoran la toma de decisiones al analizar las distribuciones de retorno en el aprendizaje por refuerzo.

Aprende cómo el paro óptimo impacta en la toma de decisiones en finanzas e ingeniería.

Explorando cómo los químicos del cerebro mejoran los algoritmos de aprendizaje por refuerzo.

Un nuevo método mejora cómo los agentes predicen recompensas futuras y explican decisiones.

Las técnicas cuánticas mejoran la precisión en la predicción de mercados financieros y en la gestión de riesgos.

La Transferencia Consciente de Precaución mejora la seguridad y el rendimiento en aplicaciones de aprendizaje por refuerzo.

SYMPOL une claridad y efectividad en la toma de decisiones en el aprendizaje por refuerzo.

Un enfoque novedoso para vehículos autónomos que prioriza la seguridad y la comodidad.

Los NRM mejoran el aprendizaje automático recordando acciones y experiencias pasadas.

Un nuevo enfoque combina árboles de decisión con redes neuronales para mejorar la eficiencia y precisión.

REFINE-LM usa aprendizaje por refuerzo para reducir sesgos en modelos de lenguaje de manera efectiva.

Un nuevo marco combina el control PID y el aprendizaje por refuerzo para mejorar la gestión de procesos químicos.

Examinando cómo el aprendizaje por refuerzo puede transformar los sistemas de energía sostenible.

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