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

Une nouvelle méthode hybride améliore l'apprentissage automatique en ajustant les stratégies RL et de contrôle.

Les robots apprennent plus vite et mieux avec des récompenses rares et une approche de temps minimum.

Les robots peuvent apprendre plus efficacement en utilisant leur propre forme dans la prise de décision.

TADPoLe forme des agents en utilisant des récompenses basées sur le texte pour exécuter des tâches naturelles.

Les chercheurs utilisent l'apprentissage par renforcement pour améliorer les techniques de désentrelacement des états quantiques.

Une nouvelle approche améliore l'efficacité d'apprentissage dans les environnements d'apprentissage par renforcement.

Le clipping de poids améliore les performances des modèles en deep learning et en reinforcement learning.

Une nouvelle méthode améliore les demandes des utilisateurs pour des résultats de modèles linguistiques plus sûrs et plus efficaces.

Un nouveau cadre améliore les scénarios de test pour les véhicules autonomes dans les parkings.

Cette recherche examine la capacité d'entraînement des politiques quantiques dans l'apprentissage par renforcement, en soulignant les défis clés.

EAGERx améliore l'apprentissage des robots en reliant les simulations aux tâches du monde réel.

Les robots changent notre façon de vivre et de travailler dans plein de domaines.

Une méthode novatrice pour une prise de décision efficace en intelligence artificielle utilisant de grands modèles du monde.

Explorer le lien entre l'apprentissage par renforcement et la prise de décision éthique chez les machines.

DextrAH-G améliore la saisie robotique pour plein d'applis dans des situations réelles.

Utiliser des drones pour surveiller et suivre les feux de forêt efficacement.

Une nouvelle approche améliore l'efficacité de la recherche de chemin dans des environnements complexes.

Une nouvelle approche de la compilation quantique utilisant l'apprentissage par renforcement montre des promesses pour des opérations quantiques efficaces.

Autoverse améliore l'entraînement de l'IA grâce à des environnements de jeu dynamiques et un apprentissage ouvert.

Adapter des prompts à des modèles spécifiques améliore les performances dans les tâches linguistiques.

RPO améliore la rapidité et la sécurité de la prise de décision dans l'apprentissage par renforcement grâce à l'apprentissage réfléchi.

Une nouvelle approche d'entraînement améliore la sécurité des robots et leur capacité à s'adapter dans l'exécution des tâches.

Une nouvelle approche qui combine l'apprentissage par renforcement et l'optimisation bayésienne pour prendre de meilleures décisions.

Une nouvelle approche pour améliorer la prise de décision en apprentissage par renforcement.

Un aperçu sur l'utilisation de moins de mesures pour une meilleure récupération du signal.

La techno GNN et RL boostent l'efficacité et l'adaptabilité des opérations du réseau électrique.

Une nouvelle façon d'améliorer le routage du trafic et de réduire la congestion dans les villes.

Un nouveau cadre pour améliorer la coopération des robots dans différentes tâches.

Combiner la reachabilité Hamilton-Jacobi avec l'apprentissage par renforcement améliore la sécurité dans les systèmes de contrôle.

Les politiques séquentielles améliorent la performance dans la configuration d'algorithmes dynamiques avec des choix interconnectés.

Un nouveau modèle génératif améliore la création de candidats médicaments en utilisant des techniques d'apprentissage profond.

Une nouvelle méthode pour attraper en toute sécurité des drones non autorisés en utilisant l'apprentissage par renforcement.

De nouvelles méthodes améliorent la personnalisation dans la génération de texte en image.

Une étude sur l'utilisation de l'IA pour améliorer la conception de séquences protéiques à des fins médicales.

Améliorer les réseaux mobiles pour de meilleures économies d'énergie et de performance.

Un nouveau cadre améliore la façon dont les véhicules autonomes prennent des décisions dans des environnements de conduite complexes.

De nouvelles méthodes en apprentissage par renforcement utilisent la RRAM pour une meilleure efficacité et performance.

Les robots apprennent à équilibrer vitesse et sécurité dans des zones dangereuses.

Un nouvel environnement de jeu de course booste la recherche en apprentissage par renforcement hors ligne.