アクション に関する最新の記事

私たちの行動は、顔の表情の捉え方に大きく影響するよ。

動的計画法の概要と意思決定プロセスにおけるその応用について。

VAPORSは、計画と特化したアクションを組み合わせて、ロボットの給餌を強化し、より良い食事サポートを提供するよ。

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。

このプロジェクトは、動画の中で2つの行動がどうやって一緒に起こるかを分析してるんだ。

四次元勾配フローは、複雑な物理学における鞍点配置への新しいアプローチを提供する。

連続MDPの深掘りと、それが意思決定や強化学習にどう活用されるか。

研究はトンネリングの複雑なダイナミクスと量子力学への影響を明らかにしている。

システム検証のためのモデルベーステスト手法の見直し。

オフライン強化学習が過去の経験の分析を通じて意思決定をどのように改善するかを探ってみて。

無限状態MDPとそれが強化学習で果たす役割についての考察。

言語エージェントとそのフレームワークに関連するリスクを見てみよう。

この研究は、目標を認識する際の行動、タイミング、解決可能性の役割を探ってるよ。

PCA-Benchは、大規模言語モデルを複雑な意思決定シナリオでテストするんだ。

数学における関係の複雑さを通じて、グループが部分空間にどう影響を与えるかを調べる。

新しい方法がロボットが人間の指示をもっと効果的に解釈できるようにする。

エージェントAIは、機械がさまざまな環境で学習して動作する方法を変えちゃうんだ。

ワールドモデルは自動運転車が安全のために道路の出来事を予測するのに役立つ。

新しいアプローチが対話システムの会話管理を向上させる。

研究者たちは、他の人を真似して学ぶ方法を研究するためのデータセットを作成した。

POMDPの概要と、不完全な情報での意思決定における役割。

KATはロボットが少ない例でタスクをすぐに学べるようにする。

この記事では、時間を通じた因果関係の理解に新しいアプローチを提案しているよ。

完全なデータからアクションモデルを作る新しい方法。

再帰的逆Q学習がAIの意思決定をどう改善するかを発見しよう。

この研究は、ロボットがインタラクションを通じてアフォーダンスを学ぶモデルを提案している。

CFEsは、不利な結果を改善するための行動について人々を指導する。

問題解決をもっと良くするために、LLMと強化学習の統合を探ってるよ。

新しい方法で、例を使って動画内のアクションを数えるのがもっと良くなったよ。

この研究では、モジュラーの視点を通じてアトミックロジックを探る新しい方法を提案しているよ。

新しいフレームワークは、ヘルスケアでの失敗分析を効率化するためにテクノロジーを使ってるよ。

変化する環境でのリソース配分を改善する新しい方法。

生成AIがゲーム理論における意思決定をどう向上させるかを発見しよう。

重力や暗黒物質に関する現在の考え方に挑戦する理論を探る。

この研究は、トンプソンサンプリングを使って目隠しゲームでのプレイヤーの行動を調べるんだ。

新しいアプローチがロボットが視覚データと行動を結びつけるのを助ける。

ユーザーのアクションに基づいてモバイルアプリのUI変更を予測する新しいアプローチ。

自律システムが時間をかけて効果的に行動を計画する方法を学ぼう。

測定されたMDPが不確実な環境での意思決定をどう向上させるかを学ぼう。

この研究は、予測が個人の行動や結果に与える影響を探ってるよ。