Articoli più recenti per Efficienza del campione

Un nuovo metodo per gli agenti IA di imparare dall'ambiente usando il codice.

Questo articolo esplora come l'augmentazione dei dati migliori l'apprendimento nel deep reinforcement learning.

Esplorando metodi quantistici per migliorare il processo decisionale nell'apprendimento per rinforzo.

Nuove tecniche migliorano l'efficienza di apprendimento in ambienti multi-agente.

Un nuovo framework migliora il processo decisionale multi-turn per i modelli linguistici.

FAC migliora l'efficienza dell'apprendimento nel reinforcement learning con una gestione delle esperienze unica.

Una nuova classe di PMD migliora l'apprendimento per rinforzo attraverso decisioni multiple.

Esaminando l'intelligenza biologica per migliorare l'efficienza dell'apprendimento artificiale.

Un nuovo metodo aumenta l'efficienza del RL con meno dimostrazioni.

Presentiamo BRO, un metodo avanzato per un apprendimento robotico più veloce.

Questo studio mette in evidenza l'efficienza dell'apprendimento off-policy nell'imitazione avversariale.

Uno sguardo alla tomografia delle ombre tripla efficiente per sistemi quantistici.

LAGMA migliora la cooperazione tra più agenti e l'efficienza dell'apprendimento tramite la guida agli obiettivi.

Un nuovo approccio per migliorare l'efficienza nei processi di ricerca dell'architettura neurale.

Il reinforcement learning robusto adatta strategie per risultati affidabili nonostante le sfide del mondo reale.

Un nuovo metodo migliora le prestazioni dell'MCTS in ambienti di decisione complessi.

Un metodo per migliorare il processo decisionale nel reinforcement learning usando l'apprendimento delle rappresentazioni.

Saturn migliora la scoperta di farmaci generando in modo efficiente molecole efficaci per il trattamento.

Questo studio presenta nuovi algoritmi per apprendere reti bayesiane usando tecniche di apprendimento online.

CoDreamer migliora la cooperazione tra gli agenti in ambienti dinamici.

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

Un nuovo framework migliora l'efficienza della gestione dell'inventario utilizzando tecniche di apprendimento per rinforzo.

I robot possono imparare in modo più efficiente usando la loro forma nelle decisioni.

Un nuovo approccio migliora l'efficienza dell'apprendimento dei robot usando le simmetrie nei compiti.

Un nuovo metodo migliora l'efficienza e le prestazioni del reinforcement learning usando modelli fisici.

Questo metodo migliora l'addestramento degli agenti usando meno dati di esperti attraverso l'esplorazione e le firme di percorso.

SAC-BBF combina SAC e Rainbow per un apprendimento migliore in spazi d'azione discreti.

Un nuovo metodo migliora la sicurezza dei modelli di deep learning contro minacce nascoste.

Un nuovo metodo migliora la guida nei modelli di diffusione usando l'apprendimento per rinforzo.

Gli agenti di apprendimento per rinforzo imparano ad adattarsi e riutilizzare le conoscenze per nuove sfide.

Nuovi approcci nella progettazione di farmaci danno priorità alla sintetizzabilità delle molecole per risultati migliori.

Un nuovo approccio migliora il processo decisionale negli agenti AI tramite metodi di insegnamento.

Esplorare tecniche per migliorare il coordinamento delle mani dei robot e l'efficienza nei compiti.

Un nuovo metodo per rilevare allucinazioni nei modelli linguistici usando dati corrotti.

Un nuovo framework migliora l'efficienza dell'apprendimento nel reinforcement learning visivo.

Migliorare l'efficienza nelle decisioni in ambienti complessi usando un nuovo algoritmo.

Un nuovo metodo migliora le prestazioni di apprendimento attraverso la persistenza dinamica dell'azione.

Questo articolo esamina i metodi di dropout per migliorare le performance dei piccoli modelli linguistici.

Un metodo per trovare soluzioni ottimali in ambienti incerti con valutazioni costose.

GameOpt innova il design delle proteine tramite tecniche di ottimizzazione efficienti.