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Les robots apprennent à suivre des objets en mouvement sans problème.

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Des chercheurs apprennent aux robots à imiter les actions humaines grâce à des méthodes de contrôle modulaires.

De nouvelles techniques aident les robots à mieux marcher sur des surfaces inégales.

Un nouveau modèle améliore le changement de voie et le dépassement des véhicules autonomes.

De nouvelles méthodes aident les robots à apprendre des compétences efficacement en regardant des vidéos d'experts.

Les robots acquièrent des compétences des actions humaines grâce à l'apprentissage par imitation.

GDMP améliore les mouvements des robots et l'assistance humaine en rendant l'interaction plus efficace.

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Une méthode qui combine une prise de décision rapide avec des comportements de robot divers.

De nouvelles méthodes améliorent la façon dont les machines apprennent à suivre efficacement les commandes humaines.

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Une nouvelle méthode aide les robots à apprendre des tâches en utilisant des données simulées.

Un nouveau cadre améliore la façon dont les robots apprennent des actions humaines.

De nouvelles méthodes améliorent la façon dont les agents apprennent à coopérer et à communiquer efficacement.

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Une nouvelle méthode aide les robots à mieux apprendre des tâches grâce à des conseils en langage naturel.

Un nouveau système de téléopération simplifie l'entraînement des robots grâce à un contrôle humain en temps réel.

Présentation de modèles Koopman innovants conçus pour la stabilité dans l'apprentissage des systèmes.

Les robots apprennent des tâches complexes en imitant les actions humaines, ce qui booste leur adaptabilité.

KAT permet aux robots d'apprendre des tâches rapidement avec moins d'exemples.

Les techniques d'apprentissage améliorent la navigation autonome des robots et la collecte de données.

Une nouvelle méthode améliore l'efficacité de l'apprentissage par imitation en utilisant le boosting.

Un nouveau cadre améliore l'apprentissage par imitation en plein changement de signaux dans les systèmes multi-agents.

Un nouveau cadre améliore le comportement des voitures autonomes grâce à des techniques d'apprentissage avancées.

Un nouveau cadre aide les robots à apprendre les préférences individuelles pour les tâches ménagères.

Un aperçu de l'apprentissage par imitation et ses applications dans la formation des agents.

Un nouveau système améliore le suivi des interactions main-objet pour diverses applications.

Utiliser la valeur d'échange pour apprendre à l'IA des comportements sûrs et efficaces des humains.

Une nouvelle méthode améliore l'efficacité de la sélection des appareils dans l'apprentissage fédéré.

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.