Xiu Li

O SEABO gera recompensas a partir de dados de especialistas, simplificando o aprendizado de imitação offline.

Este artigo discute os desafios e soluções na performance do aprendizado por reforço visual.

Um novo framework simplifica a animação a partir de imagens usando cliques e comandos curtos.

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DLLM combina aprendizado por reforço com modelos de linguagem pra melhorar o desempenho nas tarefas.

Um novo framework melhora a eficiência de aprendizado em sistemas multiagente por meio de modelagem de mundo inovadora.

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O SUMO melhora a tomada de decisão em aprendizado por reforço offline ao aprimorar a estimativa de incerteza.

FAFA melhora a estimativa de pose 6D para veículos subaquáticos usando dados sintéticos e reais.

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