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Una mirada a estrategias para gestionar grandes grupos de agentes a través del aprendizaje por refuerzo.

Un nuevo método híbrido mejora el aprendizaje automático al ajustar las estrategias de RL y control.

Los robots aprenden más rápido y mejor con recompensas escasas y un enfoque de tiempo mínimo.

Los robots pueden aprender de manera más eficiente usando su propia forma en la toma de decisiones.

TADPoLe entrena a los agentes usando recompensas basadas en texto para la ejecución natural de tareas.

Los investigadores usan el aprendizaje por refuerzo para mejorar las técnicas de desenredo de estados cuánticos.

Un nuevo enfoque mejora la eficiencia del aprendizaje en entornos de aprendizaje por refuerzo.

El recorte de peso mejora el rendimiento del modelo en aprendizaje profundo y aprendizaje por refuerzo.

Un nuevo método mejora las indicaciones de los usuarios para obtener salidas más seguras y efectivas de los modelos de lenguaje.

Un nuevo marco mejora los escenarios de prueba para vehículos autónomos en garages.

Esta investigación investiga la entrenabilidad de las políticas cuánticas en el aprendizaje por refuerzo, destacando los desafíos clave.

EAGERx mejora el aprendizaje de robots al conectar simulaciones con tareas del mundo real.

Los robots están cambiando la forma en que vivimos y trabajamos en diferentes lugares.

Un nuevo método para tomar decisiones de manera eficiente en inteligencia artificial usando grandes modelos del mundo.

Explorando la conexión entre el aprendizaje por refuerzo y la toma de decisiones éticas en máquinas.

DextrAH-G mejora el agarre robótico para varias aplicaciones en situaciones del mundo real.

Usando drones para monitorear y seguir incendios forestales de manera efectiva.

Nuevo enfoque mejora la eficiencia en la búsqueda de caminos en entornos complejos.

Un nuevo enfoque para la compilación cuántica usando aprendizaje por refuerzo muestra buenas posibilidades para operaciones cuánticas efectivas.

Autoverse mejora el entrenamiento de IA a través de entornos de juegos dinámicos y aprendizaje abierto.

Adaptar los prompts a modelos específicos mejora el rendimiento en tareas de lenguaje.

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

Un nuevo enfoque de entrenamiento mejora la seguridad de los robots y su adaptabilidad en la realización de tareas.

Un enfoque novedoso que combina el aprendizaje por refuerzo y la optimización bayesiana para tomar mejores decisiones.

Un nuevo enfoque para mejorar la toma de decisiones en el aprendizaje por refuerzo.

Una mirada a cómo usar menos mediciones para una mejor recuperación de señal.

La tecnología de GNN y RL mejora la eficiencia y adaptabilidad en las operaciones de la red eléctrica.

Un nuevo enfoque para mejorar la ruta del tráfico y reducir la congestión en áreas urbanas.

Un nuevo enfoque para mejorar la cooperación entre robots en diferentes tareas.

Combinar la alcanzabilidad de Hamilton-Jacobi con el aprendizaje por refuerzo mejora la seguridad en los sistemas de control.

Las políticas secuenciales mejoran el rendimiento en la configuración dinámica de algoritmos con elecciones interrelacionadas.

Un nuevo modelo generativo mejora la creación de candidatos a fármacos usando técnicas de deep learning.

Un nuevo enfoque para capturar de manera segura drones no autorizados usando Aprendizaje por Refuerzo.

Nuevos métodos mejoran la personalización en la generación de texto a imagen.

Un estudio sobre el uso de IA para mejorar el diseño de secuencias de proteínas con fines médicos.

Mejorando las redes móviles para ahorrar más energía y tener mejor rendimiento.

Un nuevo marco mejora cómo los vehículos autónomos toman decisiones en entornos de conducción complejos.