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UniZero améliore la mémoire à long terme et les capacités de prise de décision de l'IA.

Dreamweaver améliore la planification de circuits intégrés en utilisant des techniques d'apprentissage automatique.

Une nouvelle méthode combine les retours humains et l'apprentissage machine pour un suivi efficace de la qualité des données.

DIPPER optimise l'apprentissage des robots grâce aux retours humains, ce qui améliore la performance des tâches.

Utiliser l'apprentissage machine pour améliorer le couplage de la lumière laser dans les fibres optiques.

Une nouvelle méthode améliore l'efficacité des conversations dans les modèles de langage grâce à des techniques de planification.

Des recherches montrent que l'apprentissage par renforcement multi-agents pourrait aider à réduire la traînée.

De nouvelles approches améliorent la résilience des contrôleurs RL dans des environnements incertains.

Cette étude examine comment les réseaux de neurones équivariants améliorent la performance du RL hors ligne en utilisant des données limitées.

Cette étude présente une nouvelle stratégie d'exploration pour l'apprentissage par renforcement dans des environnements incertains.

Des chercheurs développent de nouvelles méthodes pour entraîner des robots en toute sécurité dans des environnements risqués.

CoDreamer améliore la coopération entre les agents dans des environnements dynamiques.

Cet article parle d'automatiser le cycle de chargement court en utilisant des méthodes d'apprentissage par renforcement.

Aurora améliore la réécriture de requêtes en utilisant la saturation d'égalité et l'apprentissage par renforcement.

Une nouvelle approche aide les systèmes d'IA à collaborer dans des dilemmes sociaux.

Une nouvelle approche combine des sujets éducatifs pour de meilleures expériences d'apprentissage personnalisées.

Explorer le rôle des triangulations dans la compréhension des variétés de Calabi-Yau.

Une nouvelle méthode améliore l'entraînement des modèles en créant des jeux de données synthétiques efficaces.

Les agents améliorent leur adaptabilité et leur efficacité en utilisant des modèles abstraits pour la planification et l'apprentissage.

Une plateforme standardisée pour tester des algorithmes d'apprentissage dans le contrôle aux limites des équations différentielles partielles.

Une nouvelle méthode améliore la sécurité dans l'apprentissage par renforcement en intégrant des niveaux de confiance définis par l'utilisateur.

Une nouvelle méthode pour définir des récompenses pour les agents d'apprentissage par renforcement en utilisant des modèles de langage.

Une nouvelle méthode améliore la conception des circuits pour de meilleurs résultats en apprentissage automatique quantique.

Une nouvelle méthode améliore la précision de la correction d'erreurs quantiques grâce à l'optimisation des priors du décodeur.

Voici MEMENTO, une nouvelle méthode qui utilise la mémoire pour améliorer la résolution de problèmes en optimisation combinatoire.

Une approche flexible pour générer des CFE qui respecte les préoccupations de confidentialité des données.

Cet article parle d'une méthode pour entraîner des agents généralistes en utilisant le langage et la vision.

Les robots apprennent de nouvelles tâches plus vite en utilisant des compétences qu'ils ont déjà acquises grâce à leurs expériences passées.

Examiner comment les hyperparamètres façonnent l'efficacité des agents de RL profonds.

BricksRL utilise LEGO pour simplifier la robotique et l'apprentissage par renforcement pour tous.

Un système de contrôle décentralisé améliore le travail d'équipe des robots bipèdes sur un terrain accidenté.

Un nouveau cadre améliore l'efficacité de la gestion des stocks en utilisant des techniques d'apprentissage par renforcement.

Une nouvelle approche améliore l'extraction d'événements causaux en utilisant une évaluation centrée sur l'humain.

Comment les explications contrefactuelles aident à prédire le comportement moléculaire et ses implications.

Une approche innovante pour la collecte efficace de retours d'information dans l'apprentissage par renforcement pour la sécurité.

Développement de chatbots qui apprennent activement lors des interactions avec les utilisateurs.

Un aperçu des meilleurs systèmes de suspension pour les rovers d'exploration de Mars.

Nouveau système permettant aux robots de réorganiser des objets en utilisant des entrées visuelles et linguistiques.

Un nouveau modèle examine comment on ajuste notre façon de marcher.

Un aperçu des stratégies pour gérer de grands groupes d'agents grâce à l'apprentissage par renforcement.