Un nuevo método para controlar péndulos dobles muestra mejoras significativas en estabilidad y adaptabilidad.
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Ciencia de vanguardia explicada de forma sencilla
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Descubre cómo los KANs ofrecen una alternativa eficiente a las redes neuronales tradicionales.
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SHIRE mejora la velocidad de aprendizaje de los robots al integrar la intuición humana con el aprendizaje por refuerzo.
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Nuevas ideas sobre la convergencia en el Aprendizaje por Diferencias Temporales Lineales sin independencia estricta de características.
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Examinando el impacto de la calidad de los datos en la investigación de aprendizaje por refuerzo multi-agente offline.
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Usando modelos de lenguaje grandes para simplificar la retroalimentación en el aprendizaje por refuerzo.
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Un enfoque novedoso para modelos del mundo usando datos sintéticos para una mejor adaptabilidad.
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MAST mejora la eficiencia en el entrenamiento de múltiples agentes de IA a través de métodos dispersos.
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Este método personaliza los sistemas al integrar las preferencias del usuario mediante fusión dinámica de políticas.
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Presentamos a FraCOs, un nuevo método para que los agentes de IA aprendan y se adapten de manera eficiente.
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Explorando cómo las nuevas técnicas mejoran la adaptabilidad en los sistemas de aprendizaje por refuerzo.
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Un nuevo marco que mejora la toma de decisiones a través de muestreo inteligente de experiencias.
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