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Esplorare approcci ibridi per una migliore risoluzione dei problemi nella navigazione nei labirinti usando il calcolo quantistico.

Un sistema progettato per il rapido recupero delle macchine usando tecniche di apprendimento rinforzato.

Un nuovo metodo utilizza il deep reinforcement learning per una comunicazione wireless efficiente.

S-REINFORCE unisce Reti Neurali e Regressori Simbolici per avere migliori intuizioni nelle decisioni.

Un nuovo framework migliora l'inserimento e la rilevazione di hardware Trojan usando il reinforcement learning.

Un nuovo metodo migliora il processo decisionale degli agenti RL usando tecniche di prompt-tuning.

Questo studio esplora metodi per migliorare l'uso dell'energia nei servizi della metro attraverso una programmazione intelligente.

Nuovo framework migliora la qualità dei dati per un'estrazione degli eventi efficace.

I ricercatori usano l'apprendimento rinforzato per capire la struttura di sapore di quark e leptoni.

Un metodo per insegnare agli agenti RL a imparare in modo sicuro mentre raggiungono obiettivi.

La ricerca mostra come l'IA possa promuovere la cooperazione attraverso la comprensione degli ambienti e delle dinamiche sociali.

Presentiamo BR-RCRL per migliorare l'apprendimento ad alte ricompense e le prestazioni fuori distribuzione.

MIMOC mescola l'apprendimento per rinforzo e metodi tradizionali per una migliore locomozione dei robot.

Questo articolo parla dei metodi per creare hardware AI energeticamente efficiente e interpretabile.

Questo studio esplora come migliorare l'efficienza delle turbine eoliche usando metodi avanzati di controllo dell'orientamento.

Uno studio su come i sistemi possono imparare e adattarsi, anche con dati mancanti.

Esaminando tecniche di intelligenza artificiale per migliorare le performance nei giochi multiplayer.

Questo documento parla di un approccio innovativo all'apprendimento per rinforzo usando politiche di diffusione.

Combinare dati reali con RL migliora il comportamento dell'agente in ambienti complessi.

Un nuovo approccio per una selezione d'esempio migliore nei modelli di linguaggio.

Esplorare nuove strategie per prendere decisioni usando dati passati in ambienti incerti.

KARNet combina l'apprendimento automatico e la fisica per previsioni migliori sulla guida autonoma.

Un nuovo metodo per migliorare il design delle ricompense nell'apprendimento per rinforzo usando segnali video.

Una nuova piattaforma sfrutta il reinforcement learning per migliorare l'efficienza del routing nei circuiti integrati.

Usare l'apprendimento per rinforzo per migliorare l'engagement a lungo termine degli utenti nella pubblicità.

Un metodo fresco usa feedback sintetico per un miglior allineamento dell'IA con i valori umani.

I ricercatori hanno sviluppato un nuovo modello per migliorare le traduzioni dal linguaggio naturale alla logica formale.

Unire RL e OPC UA può migliorare i processi industriali e il decision-making.

Un nuovo framework combina design modulare con apprendimento per rinforzo per la correzione degli errori quantistici.

Usare le GNN per analizzare la geometria dei 3-manifolds plumbi.

Questa ricerca propone di ottimizzare i singoli neuroni per migliorare le performance dell'IA.

Nuovi metodi migliorano il lavoro di squadra dei robot nonostante i ritardi nel controllo.

AcroMonk imita la brachiazione, mostrando un design robotico semplice ma efficace.

Gli agenti generativi stanno migliorando la capacità dell'IA di affrontare compiti complessi grazie al pensiero a doppio processo.

Questo studio esplora come lo schema di attenzione migliori la cooperazione multi-agente nei sistemi di IA.

I robot imparano a maneggiare oggetti delicati tramite il rinforzo senza modello.

Un nuovo approccio migliora i modelli linguistici ottimizzando direttamente per le preferenze umane.

Esplorando come i droni migliorano la raccolta dati per veicoli connessi e IoT.

Introducendo HIB per migliorare le prestazioni di RL nella robotica reale.

Esplorare come MTDiff migliora l'apprendimento nell'intelligenza artificiale.