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SGS-SLAM mejora la precisión y velocidad del mapeo 3D usando representaciones gaussianas.

Nuevos métodos mejoran la seguridad de los sistemas en entornos inciertos.

Entender el papel del tiempo en los sistemas automatizados mejora su funcionalidad.

Un nuevo método mejora cómo los agentes exploran espacios tridimensionales complejos.

Un nuevo enfoque mejora el modelado de sistemas hamiltonianos a pesar de los datos ruidosos.

Los robots pueden aprender mejor las preferencias humanas a través del análisis del comportamiento y del lenguaje.

Aprende cómo el transporte óptimo mejora el movimiento y análisis de datos en varios campos.

La investigación revela técnicas de natación óptimas para mejorar el empuje y la velocidad.

Nuevos métodos mejoran la eficiencia energética y el rendimiento de las redes neuronales de picos.

Un nuevo sistema permite a los científicos de datos entrenar robots sin software complicado.

Un nuevo método mejora la toma de decisiones bajo incertidumbre usando medidas de probabilidad.

Un método que combina la toma de decisiones rápida con comportamientos de robots diversos.

La investigación examina el uso de VLMs para evaluar las acciones de los robots.

Nuevo método para exploración robótica segura mientras se aprende de manera efectiva.

Un nuevo método mejora la seguridad de los robots que navegan en entornos complejos.

Un método para mejorar la cooperación en sistemas multi-agente con recompensas escasas.

Presentando un nuevo método para detectar errores en las acciones robóticas durante la imitación de pocos ejemplos.

SEABO genera recompensas a partir de datos de expertos, simplificando el aprendizaje por imitación sin conexión.

Nuevos algoritmos abordan los desafíos en espacios de acción y estado continuos en el Aprendizaje por Refuerzo.

Un nuevo enfoque al aprendizaje por refuerzo aborda las recompensas retrasadas usando retroalimentación agrupada.

Nuevos métodos mejoran la eficiencia de muestras y la velocidad en el aprendizaje por refuerzo.

Text2Data mejora la generación de datos usando fuentes no etiquetadas y etiquetadas de manera efectiva.

CURE mejora el rendimiento de los robots optimizando la configuración de manera eficiente.

Un nuevo método identifica fallas en los motores de quadrotors para mejorar la seguridad.

Un nuevo método mejora la toma de decisiones en entornos dinámicos para agentes de IA.

Descubre cómo los Modelos de Mundo de Acciones mejoran la toma de decisiones en entornos complejos.

Nuevos métodos mejoran la seguridad para sistemas complejos como robots y vehículos autónomos.

Este estudio revela cómo alinear las voces de los robots con sus diseños de manera efectiva.

Un nuevo método mejora la toma de decisiones bajo restricciones en el aprendizaje por refuerzo.

Nuevos métodos mejoran el diseño de control para especificaciones robóticas complejas.

Nuevos métodos ayudan a los robots a explorar entornos desconocidos sin mapas previos.

Examinando los desafíos de enredo de cable y nuevas soluciones para robots atados.

Los robots mejoran la eficiencia en la recolección de datos con planificación de rutas dinámica en entornos desconocidos.

Nuevo método de control mejora la interacción del robot para tareas de limpieza y lijado.

Los agentes artificiales aprenden estrategias de comunicación para mejorar la colaboración en un juego.

Un nuevo enfoque simplifica la adaptación del movimiento de la mano para varias aplicaciones.

Usando modelos de visión-lenguaje para mejorar la retroalimentación y la eficiencia de aprendizaje de los robots.

LPT mejora la toma de decisiones de las máquinas al enfatizar la planificación en lugar de recompensas inmediatas.

Un nuevo método ayuda a los robots a encontrar caminos seguros en medio de la incertidumbre.