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Descubre cómo la antifragilidad puede fortalecer los sistemas de aprendizaje automático frente a los desafíos.

Un nuevo algoritmo mejora el aprendizaje en entornos restringidos usando muestreo posterior.

Un nuevo método mejora la colaboración entre robots en la exploración de laberintos.

Un vistazo al aprendizaje por refuerzo basado en modelos jerárquicos y su marco prometedor.

Nuevo método mejora la toma de decisiones en agentes a través del aprendizaje de comportamientos diversos.

Este estudio examina cómo la curiosidad afecta la eficiencia en la exploración de agentes artificiales.

DLLM combina el aprendizaje por refuerzo con modelos de lenguaje para mejorar el rendimiento en tareas.

Explorando cómo las habilidades pueden mejorar la toma de decisiones en el aprendizaje por refuerzo.

El método LEADS mejora la diversidad de habilidades para una mejor exploración de IA.

Este artículo habla sobre métodos para mejorar la exploración de robots en entornos cambiantes.

Este artículo detalla cómo los tomadores de decisiones pueden separar de manera efectiva la exploración de la explotación.

Este estudio presenta una nueva estrategia de exploración para el aprendizaje por refuerzo en entornos inciertos.

Un nuevo método ayuda a los robots a decidir cuándo dejar de explorar espacios interiores.

Nuevos métodos mejoran las respuestas del modelo de lenguaje para adaptarse mejor a las preferencias de los usuarios.

Estudiar a los gusanos chiquitos revela cómo los animales eligen su comida.

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

Explorando la efectividad de los LLMs en la toma de decisiones a través de escenarios de Dueling Bandits.

Nuevos algoritmos mejoran las recomendaciones usando optimización submodular en condiciones ruidosas.

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

Volume-MCTS mejora la toma de decisiones en robótica a través de mejores estrategias de exploración.

Un nuevo método aborda desafíos clave en el aprendizaje por refuerzo a través de técnicas de optimización mejoradas.

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.