Xiu Li

SEABO genera ricompense da dati esperti, semplificando l'apprendimento per imitazione offline.

Questo documento parla delle sfide e delle soluzioni nelle prestazioni dell'apprendimento per rinforzo visivo.

Un nuovo framework semplifica l'animazione delle immagini usando clic e brevi istruzioni.

DPN migliora la previsione del tasso di clic attraverso la modellazione del comportamento degli utenti.

Crea immagini accattivanti da semplici descrizioni con MultiBooth.

ReAd migliora il lavoro di squadra tra robot affinando i meccanismi di pianificazione e feedback.

Nuovo metodo migliora l'adattabilità dell'IA in diversi ambienti.

DLLM combina il reinforcement learning con i modelli linguistici per migliorare le prestazioni nei compiti.

Un nuovo framework migliora l'efficienza dell'apprendimento nei sistemi multi-agente grazie a una modellazione innovativa del mondo.

Un nuovo framework migliora la velocità e la qualità della generazione d'immagini nei trasformatori di diffusione.

SUMO migliora la presa di decisioni nell'apprendimento per rinforzo offline aumentando la stima dell'incertezza.

FAFA migliora la stima della posa 6D per veicoli sottomarini usando dati sintetici e reali.

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