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La investigación muestra que los modelos tienen problemas con las dependencias de pasos en las recetas de cocina.

La inferencia de caja delimitadora mejora la toma de decisiones en el aprendizaje por refuerzo basado en modelos.

Nuevos algoritmos mejoran la eficiencia de la inspección robótica para varias aplicaciones del mundo real.

Un nuevo punto de referencia evalúa la efectividad de los modelos de lenguaje en aplicaciones robóticas.

Están surgiendo métodos compactos para que los robots naveguen sin intervención humana.

Un nuevo método mejora la navegación de los robots y la evitación de obstáculos.

Un nuevo método propone una mejor forma para que los robots aprendan tareas de manera eficiente.

GCS* ofrece un nuevo método para planificar rutas de manera eficiente en entornos complejos.

Una nueva escala evalúa cómo la gente percibe las capacidades de los robots a través de la comunicación.

Nuevos métodos buscan mejorar cómo los robots manejan los tiempos de contacto inciertos.

Los planes universales simplifican el movimiento robótico en diferentes entornos y situaciones.

Examinando las amenazas que plantean los agentes de modelos de lenguaje autónomos y sus debilidades.

Este método mejora la eficiencia de la planificación usando predicciones y modelos de acción adaptativos.

Este método mejora el razonamiento visual al implementar verificación en cada paso del razonamiento.

Un nuevo método enseña a la IA a navegar por las ciudades usando puntos de referencia sin instrucciones paso a paso.

Integrar ontologías mejora la planificación en entornos inciertos y complejos.

Este artículo habla sobre cómo los robots pueden manejar los comandos de cancelación de manera efectiva en la cocina.

Este estudio examina cómo la planificación ayuda a reducir errores fácticos en la generación de textos.

Los robots mejoran sus habilidades de localizar objetos usando el tacto y la vista.

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

Un nuevo método mejora la eficiencia y precisión en entender los objetivos de los agentes.

Un nuevo método para evaluar qué tan bien los LLMs entienden y aplican las reglas.

La investigación revela que la planificación es el mayor desafío para la efectividad de los agentes web.

Un método ayuda a los robots a aprender tareas a partir de ejemplos humanos mediante subobjetivos.

Descubre cómo los robots pueden trabajar mejor con humanos centrándose en lo relevante.

Un nuevo marco mejora el movimiento de los robots cuadrúpedos en diferentes terrenos.

Una mirada a los avances en la toma de decisiones para vehículos autónomos.

MotionCom revoluciona la forma en que se añaden objetos a las imágenes de manera dinámica.

RenderWorld utiliza datos visuales para una tecnología de conducción autónoma más segura.

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

Nuevo marco mejora la planificación de IA al mejorar la comprensión y el razonamiento visual.

Un método para gestionar el movimiento de robots evitando colisiones en entornos concurridos.

Un método para ayudar a los robots a adaptarse a situaciones inesperadas de manera efectiva.

Un nuevo marco mejora el trabajo en equipo entre humanos y robots al entender las acciones humanas.

Una mirada a cómo los modelos o1 planean acciones y su rendimiento en varias tareas.

Este método ayuda a las máquinas a planificar acciones basándose en videos instructivos de manera efectiva.

Explora cómo las capas LoRA mejoran las habilidades de razonamiento y planificación de la IA.

Los drones mejoran las operaciones de búsqueda y rescate mediante la toma de decisiones inteligentes y una planificación eficiente.

Los robots mejoran la eficiencia con una mejor planificación de tareas futuras.

Los sistemas multi-agente ayudan a los robots a aprender y adaptarse mientras trabajan juntos.