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Nuevo método mejora la capacidad de los drones pequeños para explorar entornos difíciles.

Un nuevo enfoque mejora la toma de decisiones al adaptar ideas de entornos de bajo costo.

Un nuevo método mejora la exploración de robots y el logro de objetivos a través de la distancia temporal.

Los robots están mejorando en explorar lugares desconocidos con un nuevo método.

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

Combinando modelos de lenguaje y grafos de conocimiento para info de salud precisa.

Nuevos métodos mejoran cómo varios robots exploran laberintos desconocidos.

Un estudio revela comportamientos complejos de las larvas de mosca de la fruta en respuesta a su entorno.

Un nuevo marco mejora la comprensión de los algoritmos de búsqueda local y su comportamiento.

El Algoritmo Yi combina la exploración y la explotación para una optimización efectiva.

Un nuevo método mejora la coordinación y comunicación entre varios drones durante la exploración.

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

Un enfoque nuevo para la navegación inspirado en estrategias de animales muestra potencial para agentes artificiales.

Nuevas políticas mejoran la toma de decisiones en inteligencia artificial mediante una exploración flexible.

Un nuevo método combina modelos de IA para mejorar la toma de decisiones en situaciones de incertidumbre.

Los ingenieros mejoran la optimización del diseño usando modelos sustitutos y muestreo de Thompson.

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

Un nuevo método para que los agentes elijan opciones de manera eficiente y maximicen recompensas.

Un nuevo enfoque mejora la toma de decisiones en el aprendizaje por refuerzo al centrarse en los objetos.

Nuevos métodos ayudan a los robots a entender y mapear mejor su entorno.

Una visión general del algoritmo UCB y su estabilidad en la recolección de datos.

Nuevas estrategias mejoran GFlowNets para una exploración efectiva en espacios continuos.

Aprende cómo los artículos populares mejoran los sistemas de recomendación en línea para una mejor experiencia del usuario.

Nuevos métodos mejoran la exploración segura en sistemas de aprendizaje por refuerzo.

Examinando cómo la regularización de la entropía mejora la toma de decisiones en entornos inciertos.

StratXplore mejora la navegación de robots con mejores estrategias de recuperación de errores.

Los sistemas de IA aprenden a través de la exploración y la motivación, mejorando su desempeño en las tareas.

DriftNet imita los procesos de aprendizaje biológico para mejorar la capacidad de la IA de aprender de manera continua.

Este artículo habla de cómo el muestreo de Thompson con ventana deslizante aborda la toma de decisiones en entornos cambiantes.

Un nuevo método mejora la forma en que los robots exploran espacios interiores estructurados.

Un nuevo método ayuda a los robots a aprender acciones de videos sin necesitar muchos datos.

Explorando cómo la compresión y el aprendizaje van de la mano para un almacenamiento de datos eficiente.

BAMAX ayuda a los robots a colaborar de manera eficiente en la exploración de laberintos.

Examinando cómo los bandidos descansados mejoran la toma de decisiones con descansos.

Epinets mejoran cómo las plataformas recomiendan nuevo contenido a los usuarios.

RAMP ayuda a los agentes a explorar nuevos caminos para un mejor aprendizaje.

Explora cómo las recomendaciones en línea influyen en lo que vemos y disfrutamos.

Aprende cómo los bandidos contextuales mejoran la eficiencia del procesamiento de pagos.

Descubre cómo los animales buscan comida juntos y toman decisiones.

Este enfoque aclara cómo tomamos decisiones bajo incertidumbre.