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Los robots ahora pueden pedir ayuda para completar tareas complejas.

Un nuevo modelo mejora el aprendizaje de los robots para tareas complejas.

Técnicas para guiar robots a lugares específicos evitando obstáculos.

Examinando los avances y desafíos en la automatización de la Ingeniería Dirigida por Modelos.

Examinando el impacto de los cobots en la eficiencia de las tareas y la satisfacción de los trabajadores.

Un nuevo sistema mejora la adaptabilidad de habilidades de los robots para diferentes tareas.

Los robots aprenden las propiedades físicas de los objetos al manipularlos para mejorar su reconocimiento.

CCIL ofrece un nuevo enfoque para mejorar el aprendizaje de robots a través de etiquetas correctivas.

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

Examinando el rol de los agentes de LLM en la resolución de problemas del mundo real.

Este artículo habla de un nuevo enfoque para controlar sistemas complejos usando datos en tiempo real.

El aprendizaje por refuerzo robusto adapta estrategias para obtener resultados confiables a pesar de los desafíos del mundo real.

Un estudio sobre robots de escritorio que utilizan tecnologías de reconocimiento de lenguaje natural y visual.

Un nuevo algoritmo mejora la evaluación de la calidad de las imágenes para el análisis de datos astronómicos.

Explorando cómo la retroalimentación humana moldea el comportamiento de los vehículos autónomos a través de sistemas de recompensas.

Nuevos métodos para combinar tipos de datos mejoran el rendimiento de la IA en varias tareas.

Los robots con patas están evolucionando para enfrentar desafíos diversos en diferentes campos.

Un nuevo enfoque para mejorar la planificación del movimiento de robots y las tareas de manipulación.

Un método innovador mejora la eficiencia de la corrección de errores usando parches generados por LLM.

Una mirada a nuevas estrategias para estabilizar sistemas desconocidos y ruidosos en la ingeniería.

Aprende cómo las inclusiones diferenciales abordan desafíos de movimiento complejos en diferentes campos.

Este artículo habla sobre métodos para verificar redes neuronales en tareas de alcance-evitar.

Aprende a controlar un robot único que se equilibra en una bola.

Una nueva interfaz web simplifica el control de sistemas robóticos para no expertos.

Descubre cómo los robots están transformando los procesos de ensamblaje en fábricas.

Una mirada a los beneficios del control autoajustable para la eficiencia energética en las industrias.

Un nuevo algoritmo mejora la planificación de movimientos aprovechando las capacidades de la GPU para hacer cálculos más rápidos.

Los investigadores proponen métodos basados en el tacto para que los robots mejoren su precisión en entornos inciertos.

LogBatcher simplifica el análisis de logs usando modelos de lenguaje grandes sin necesidad de entrenamiento previo.

Los sensores de bigotes ayudan a los robots a navegar y entender su entorno con precisión.

Los robots aprenden tareas observando a los humanos, mejorando su adaptabilidad en la fabricación.

Explorando cómo los AFs ayudan a sincronizar máquinas para un funcionamiento eficiente.

Un sistema basado en transformadores mejora cómo los robots aprenden múltiples tareas.

La investigación muestra un mejor control de brazos robóticos usando aprendizaje profundo por refuerzo.

Un nuevo conjunto de herramientas ayuda a la colaboración en el diseño de interfaces para peatones y vehículos.

Los AMRs están transformando las operaciones de los almacenes al mejorar la eficiencia y reducir la carga de trabajo.

Una mirada a cómo los LLMs enfrentan desafíos de programación por ejemplo.

Examinando cómo los robots se juntan para enfrentamientos efectivos usando nuevos métodos de aprendizaje.

Nuevo conjunto de datos mejora las habilidades de agarre de los robots usando comandos en lenguaje natural.

Los robots aprenden a adaptarse a través de técnicas de visión e imitación, mejorando la usabilidad.