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MIM-Reasoner ottimizza la diffusione delle informazioni su più piattaforme social.

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Esplorando le efficienze di scarico dei compiti con PeersimGym per dispositivi IoT.

Un nuovo modello di caching unisce tecniche avanzate per ottimizzare la memorizzazione e l'accesso ai dati.

Esaminando come i dati influenzano l'allineamento dei modelli di IA con le preferenze umane.

Esplorare il ruolo del machine learning nella ricerca scientifica rigorosa.

Un nuovo metodo usa il reinforcement learning per potare le CNN mentre vengono addestrate.

Uno sguardo ai giochi di campo medio e al loro ruolo nei sistemi multiagente.

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Esaminando l'apprendimento rinforzato lifelong con un focus sulla metodologia di tuning dell'uno percento.

Un framework per migliorare il tracciamento radar di obiettivi smart imprevedibili.

EV2Gym aiuta i ricercatori a sviluppare soluzioni di ricarica smart avanzate per veicoli elettrici.

Questo articolo parla di come le strategie di reset migliorano le prestazioni dei risolutori SAT usando l'apprendimento per rinforzo.

Nuovo agente di navigazione web basato sul modello ChatGLM3-6B migliora le prestazioni nei compiti.

Un nuovo metodo per migliorare il controllo nei sistemi complessi usando MR-ARL.

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YaART crea immagini di qualità da testo in modo veloce ed efficiente.

I robot quadrupedi stanno migliorando le loro abilità per affrontare compiti complessi in modo efficace.

Uno sguardo alle tecniche per migliorare l'efficienza dei database cloud.

Questo studio analizza come i ritardi influenzano l'approssimazione stocastica nell'apprendimento per rinforzo.

DEXTER migliora la sicurezza per l'IA potenziando il riconoscimento delle informazioni fuori distribuzione.

Le tecniche di apprendimento migliorano la navigazione autonoma dei robot e la raccolta dati.

Una panoramica dell'ASR e dei suoi progressi nelle applicazioni moderne.

Un nuovo metodo unisce algoritmi per affrontare sfide di ottimizzazione multi-obiettivo.

Un nuovo metodo migliora l'efficienza dell'apprendimento automatico con il feedback umano.

Un nuovo approccio che usa il reinforcement learning per migliorare l'efficienza nella pianificazione dei lavori HPC.

Nuove tecniche puntano a mantenere la sicurezza in sistemi di controllo imprevedibili con dati limitati.

Ottimizzare i percorsi per i compiti di pickup e consegna usando il reinforcement learning.

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Il machine learning affronta il processo decisionale con informazioni limitate usando metodi innovativi.

Nuovo approccio di simulazione che usa agenti di apprendimento e riflette le dinamiche reali del mercato.