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Une nouvelle méthode améliore l'efficacité du partage de vélos et la satisfaction des utilisateurs.

Combiner des modèles de langage visuel avec l'apprentissage par renforcement améliore l'efficacité d'accomplissement des tâches.

Un nouveau cadre pour améliorer la prise de décision dans des situations dynamiques.

Les robots à pattes évoluent pour relever plein de défis dans différents domaines.

Les outils d'IA peuvent faire grimper les prix sans que les vendeurs aient besoin de communiquer entre eux.

Un cadre qui personnalise les stratégies d'apprentissage pour répondre aux besoins divers des étudiants.

Apprends comment le CME et la compression améliorent les prédictions à partir de données complexes.

Un nouveau modèle qui simplifie la découverte de médicaments en générant des molécules de manière efficace.

Une nouvelle méthode améliore la navigation des véhicules terrestres sans pilote grâce à la simulation et à l'apprentissage.

HesScale améliore l'efficacité en apprentissage automatique en estimant la diagonale du Hessien.

Explorer les relations causales fines pour améliorer la prise de décision en apprentissage automatique.

Un nouveau cadre réduit les émissions de carbone dans la conception des modèles d'apprentissage profond.

Seed-TTS crée une voix réaliste à partir de texte pour différentes applications.

Cet article parle d'améliorer l'efficacité d'injection des électrons à BESSY II grâce à des techniques d'apprentissage automatique.

MOMBO améliore la prise de décision dans l'apprentissage par renforcement hors ligne avec une meilleure estimation de l'incertitude.

Présentation d'ExpectRL pour s'attaquer à la surestimation dans l'apprentissage par renforcement grâce aux expectiles.

ToPPO améliore l'apprentissage dans les algorithmes de renforcement en utilisant efficacement des données hors politique.

Les systèmes doivent prendre en compte les valeurs humaines lors de la prise de décision pour des résultats justes.

Cette étude se concentre sur l'amélioration de l'entraînement des robots en transférant l'apprentissage par renforcement de la simulation aux environnements réels.

LGR2 améliore la performance des tâches robotiques grâce à des instructions linguistiques et un apprentissage hiérarchique.

STARLING crée des jeux textuels variés pour améliorer les capacités d'apprentissage des agents RL.

ICU-Sepsis aide les chercheurs à tester des algos d'IA pour une meilleure gestion de la sepsie.

De nouvelles méthodes de stimulation cérébrale utilisant l'apprentissage automatique montrent des promesses pour traiter des conditions neurologiques.

Une nouvelle approche pour un entretien efficace des infrastructures en utilisant des algorithmes avancés.

Une nouvelle approche combine l'apprentissage et la logique pour un meilleur raisonnement de l'IA.

Évaluer les méthodes de pré-entraînement pour de meilleures performances en apprentissage automatique dans le gaming.

Les robots apprennent des tâches en observant les humains, ce qui rend leur adaptation plus facile dans l'industrie.

Améliorer l'efficacité et le confort des systèmes CVC en utilisant des méthodes d'apprentissage fédéré.

DLLM combine l'apprentissage par renforcement avec des modèles de langue pour de meilleures performances sur les tâches.

Une méthode pour améliorer la gestion du trafic urbain grâce à un contrôle avancé des feux.

Une nouvelle approche en RL se concentre sur la gestion de l'incertitude pour prendre de meilleures décisions.

Examiner comment les robots s'associent pour des confrontations efficaces en utilisant de nouvelles méthodes d'apprentissage.

Une nouvelle méthode améliore l'échantillonnage à partir de données de haute dimension en utilisant l'apprentissage par renforcement.

Cet article parle de comment les systèmes de particules interactifs améliorent les stratégies d'apprentissage par renforcement.

Explorer le rôle de l'IA dans l'optimisation des circuits quantiques pour de meilleures performances.

Cet article propose d'utiliser l'apprentissage par renforcement pour améliorer les algorithmes MCMC adaptatifs.

Présentation d'un algorithme efficace pour l'apprentissage par renforcement avec des dynamiques déterministes.

Une étude sur l'utilisation de l'apprentissage par renforcement et des mesures de sécurité pour les inspections de vaisseaux spatiaux.

Une approche innovante améliore la vitesse de chargement des batteries tout en garantissant la sécurité.

Explorer de nouvelles méthodes pour un apprentissage par renforcement efficace dans des environnements continus.