Articoli più recenti per Esplorazione

Scopri come l'antifragilità può rendere più forti i sistemi di machine learning contro le sfide.

Un nuovo algoritmo migliora l'apprendimento in ambienti ristretti usando il campionamento posteriore.

Un nuovo metodo migliora la collaborazione tra robot nell'esplorazione di labirinti.

Uno sguardo all'apprendimento per rinforzo basato su modelli gerarchici e al suo promettente framework.

Nuovo metodo migliora il processo decisionale negli agenti attraverso l'apprendimento di comportamenti diversi.

Questo studio esplora come la curiosità influisce sull'efficienza dell'esplorazione negli agenti artificiali.

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

Esplorare come le abilità possono migliorare la presa di decisioni nel reinforcement learning.

Il metodo LEADS migliora la diversità delle competenze per una migliore esplorazione dell'IA.

Questo articolo parla di metodi per migliorare l'esplorazione dei robot in ambienti che cambiano.

Questo articolo spiega come i decisori possano separare efficacemente l'esplorazione dallo sfruttamento.

Questo studio presenta una nuova strategia di esplorazione per il reinforcement learning in ambienti incerti.

Un nuovo metodo aiuta i robot a decidere quando fermarsi a esplorare spazi interni.

Nuovi metodi migliorano le risposte del Modello Linguistico per soddisfare efficacemente le preferenze degli utenti.

Studiare vermi microscopici svela come gli animali fanno delle scelte alimentari.

Un nuovo metodo aiuta gli agenti a imparare dagli esperti anche se mancano informazioni.

Esplorare l'efficacia dei LLM nella presa di decisioni attraverso scenari di Dueling Bandits.

Nuovi algoritmi migliorano le raccomandazioni usando l'ottimizzazione submodulare in condizioni rumorose.

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

Volume-MCTS migliora la presa di decisioni nella robotica grazie a strategie di esplorazione migliori.

Un nuovo metodo affronta le principali sfide nel reinforcement learning grazie a tecniche di ottimizzazione migliorate.

Nuovo metodo migliora la capacità dei piccoli droni di esplorare ambienti difficili.

Nuovo approccio migliora il processo decisionale adattando le intuizioni da ambienti a basso costo.

Un nuovo metodo migliora l'esplorazione dei robot e il raggiungimento degli obiettivi attraverso la distanza temporale.

I robot stanno migliorando nell'esplorare posti sconosciuti con un nuovo metodo.

Presentiamo l'Esplorazione Latente Casuale: un modo nuovo per migliorare l'esplorazione degli agenti.

Combinare modelli di linguaggio e grafi di conoscenza per avere informazioni sanitarie accurate.

Nuovi metodi migliorano come più robot esplorano labirinti sconosciuti.

Uno studio rivela comportamenti complessi delle larve di mosca della frutta in risposta al loro ambiente.

Un nuovo framework migliora la comprensione degli algoritmi di ricerca locale e del loro comportamento.

L'algoritmo Yi unisce esplorazione e sfruttamento per un'ottimizzazione efficace.

Un nuovo metodo migliora il coordinamento e la comunicazione tra più droni durante l'esplorazione.

Questo articolo presenta un metodo per un apprendimento efficace attraverso l'esplorazione di un obiettivo singolo.

Un approccio fresco alla navigazione ispirato alle strategie degli animali mostra potenzialità per gli agenti artificiali.

Nuove politiche migliorano il processo decisionale nell'intelligenza artificiale grazie a un'esplorazione flessibile.

Un nuovo metodo combina modelli di intelligenza artificiale per migliorare le decisioni in situazioni di incertezza.

Gli ingegneri migliorano l'ottimizzazione del design usando modelli surrogati e campionamento di Thompson.

ARL combina metodi di apprendimento di gruppo per migliorare il processo decisionale in compiti complessi.

Un nuovo metodo per gli agenti per scegliere opzioni in modo efficiente e massimizzare le ricompense.

Un nuovo approccio migliora il processo decisionale nel reinforcement learning concentrandosi sugli oggetti.