Danica Kragic

研究は、エージェントが相互作用や行動を通じて環境を理解する方法を探っている。

MetricRLは目標指向のタスクで過去の経験からの学びを強化する。

HyperSteinerは、スタイナー最小木を計算するより効率的な方法を提供します。

この記事では、相対的な表現がAIのコミュニケーションとタスクの適応性をどう向上させるかを考察してるよ。

新しい洞察が、視覚エンコーダーがロボットの意思決定に積極的に関与していることを明らかにした。

研究者たちは、トランスフォーマーモデルが人間の匂いの認識を予測できるかどうかをテストしている。

ロボット中心のプーリングがロボットの自己理解や周囲の理解をどうやって向上させるかを学ぼう。