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Cet article présente une nouvelle approche pour réorganiser les éprouvettes en utilisant la robotique.

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Une nouvelle approche renforce les modèles de traitement du langage naturel contre les attaques adversariales grâce à un paraphrasage ciblé.

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Une nouvelle méthode pour améliorer les capacités de raisonnement et d'explication de l'IA.

Cette étude explore le contrôle actif du flux autour de cylindres carrés en utilisant l'apprentissage par renforcement profond et des actionneurs à plasma.

Explorer les risques des attaques de la chaîne d'approvisionnement dans les infrastructures énergétiques mises à jour.

Étudier les impacts adversariaux sur les agents de trading automatisé dans des marchés concurrentiels.

Une étude révèle comment un entraînement varié améliore l'adaptabilité des agents RL dans des environnements changeants.

Une nouvelle méthode aide les robots à apprendre des techniques de saut efficaces.

Une nouvelle méthode pour améliorer le transfert de connaissances en apprentissage par renforcement.

De nouvelles méthodes combinent la découverte causale et l'apprentissage par renforcement pour obtenir de meilleures insights.

Un aperçu des techniques de renforcement sécurisé et de leurs applications dans le monde réel.

Explorer la synergie entre le RL et les LLMs pour des applis IA améliorées.

FREED++ montre une génération de médicaments améliorée avec un design moléculaire et des performances renforcées.

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Un nouveau modèle améliore l'apprentissage prédictif pour les machines.

Un nouveau système permet aux data scientists de former des robots sans logiciel compliqué.

De nouveaux algorithmes s'attaquent aux défis des espaces d'état-action continus dans l'apprentissage par renforcement.

Un nouveau modèle améliore la régression symbolique grâce à des techniques d'apprentissage adaptatif.

Une nouvelle méthode améliore la prise de décision dans des environnements dynamiques pour les agents IA.

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Utiliser des modèles vision-langage pour améliorer le feedback des robots et l'efficacité de leur apprentissage.

Cet article explore l'intégration de l'apprentissage par renforcement avec le contrôle optimal stochastique pour une prise de décision plus sûre.

S'attaquer au défi de gérer efficacement les ressources informatiques et de communication.

Développer des algos pour améliorer l'apprentissage par renforcement en utilisant les retours humains malgré la corruption des données.

Un guide pour comprendre les modèles prédictifs et leurs applications dans l'apprentissage.

ACTER propose des explications efficaces pour les échecs de décision des machines dans l'apprentissage par renforcement.

Explorer la synergie entre l'apprentissage par renforcement et les problèmes de champ moyen pour l'optimisation des systèmes complexes.

NLRL combine l'apprentissage par renforcement avec le langage naturel pour améliorer la prise de décision.