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Présentation d'une méthode innovante pour améliorer l'entraînement des robots et leur sécurité.

Une nouvelle méthode accélère la recherche d'objets précieux dans de grands ensembles de données.

Une nouvelle méthode améliore l'apprentissage grâce aux démonstrations d'experts en combinant des modèles de diffusion avec GAIL.

L'apprentissage par imitation aide les robots à mieux se déplacer dans des environnements animés.

Le système Tilde révolutionne la dextérité des robots grâce à un contrôle intuitif et un apprentissage efficace.

CCIL propose une nouvelle approche pour améliorer l'apprentissage des robots grâce à des étiquettes correctives.

Une étude sur l'alignement des agents dans les jeux 3D pour améliorer leur comportement.

Une nouvelle méthode améliore l'apprentissage automatique en s'adaptant aux situations en temps réel.

Un système basé sur un transformateur améliore la façon dont les robots apprennent plusieurs tâches.

Les robots apprennent à s'adapter grâce à des techniques de vision et d'imitation, ce qui améliore leur utilisation.

Une nouvelle méthode permet aux agents d'apprendre efficacement à partir d'observations sans données d'action directes.

Une méthode pour améliorer la navigation des robots de la simulation aux environnements réels.

De nouvelles méthodes améliorent la navigation des drones et leur sécurité dans des environnements complexes.

Une nouvelle méthode aide les agents à apprendre des experts même s'ils manquent d'infos.

Cette méthode améliore l'entraînement des agents en utilisant moins de données d'experts grâce à l'exploration et aux signatures de chemin.

Des robots sont en train d'être formés pour améliorer la précision des examens échographiques de la TVD.

Une nouvelle méthode de contrôle des pompes à chaleur réduit les coûts et améliore l'efficacité énergétique.

Une nouvelle méthode améliore la prise de décision chez les agents avec des données limitées.

Explorer l'impact du pré-entraînement DINO sur la performance et l'adaptabilité des véhicules autonomes.

WayEx aide les robots à apprendre des tâches efficacement avec moins de démonstrations.

Un système de téléopération à bas coût améliore l'apprentissage des robots grâce à des démonstrations humaines.

Examiner les avancées dans l'apprentissage des robots pour les systèmes multi-robots.

NAVINACT mélange planification de mouvement et apprentissage pour des tâches robotiques efficaces.

Comment les robots apprennent à se déplacer efficacement parmi les gens.

Explorer des techniques pour améliorer la coordination des mains des robots et l'efficacité des tâches.

La main EyeSight imite la dextérité humaine avec une technologie de détection tactile avancée.

Une nouvelle approche de l'apprentissage par imitation qui booste la performance avec peu de données.

Des robots apprennent à jouer du piano en utilisant un nouveau jeu de données de plus d'un million de mouvements.

Les robots apprennent des tâches plus vite grâce à l'apprentissage par imitation en contexte.

Des recherches montrent que les robots peuvent améliorer l'apprentissage en utilisant des motifs de mouvement issus de tâches précédentes.

Explorer l'intersection entre les retours humains et les systèmes multi-agents pour une meilleure collaboration.

Combiner le clonage comportemental et le PPO améliore la planification des trajectoires pour les voitures autonomes.

Cet article parle de l'intégration de la réalité virtuelle et de la dynamique moléculaire pour faire avancer la recherche.

Un aperçu de comment l'IRL améliore la performance et la diversité des modèles de langage.

Une nouvelle méthode réduit les besoins en données pour entraîner des robots avec des démonstrations visuelles.

Un cadre à faible coût permet aux robots d'apprendre des tâches en observant les humains.

Un nouveau contrôleur s'adapte facilement à différents quadricoptères et conditions.

Des recherches montrent des techniques améliorées pour la recherche de chemins avec plusieurs agents dans des espaces partagés.

Une nouvelle approche améliore la sécurité des voitures autonomes grâce à des exemples contrefactuels.

Une nouvelle méthode aide les robots à apprendre le travail d'équipe grâce au soutien des humains.