Um estudo sobre como os agentes tomam decisões em ambientes competitivos usando jogos de campo médio.
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Ciência de ponta explicada de forma simples
Um estudo sobre como os agentes tomam decisões em ambientes competitivos usando jogos de campo médio.
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Um estudo sobre como ajustar agentes de controle de computador pra melhorar o desempenho em tarefas.
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Um método pra selecionar pontos de dados valiosos em sistemas distribuídos.
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Esse estudo examina como a curiosidade impacta a eficiência da exploração em agentes artificiais.
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Avaliar as habilidades de raciocínio estratégico dos LLMs usando jogos variados.
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Um estudo sobre o uso de aprendizado por reforço e medidas de segurança para inspeções de espaçonaves.
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Uma nova forma de deixar os assistentes digitais mais espertos com aprendizado contínuo.
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Esse estudo foca em aprimorar modelos pra simular o crescimento neuronal usando métodos bayesianos.
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Um novo framework melhora como os agentes LLM aprendem através de um guia de processo detalhado.
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Explorando o papel da computação quântica em melhorar a eficiência do aprendizado multiagente.
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Um esquema claro pra avaliar a compreensão em sistemas de IA.
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Usando aprendizado de máquina pra melhorar o acoplamento de luz a laser em fibras ópticas.
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Tratando da distribuição de energia para sistemas cooperativos robustos.
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As trocas de bens permitem negociar coisas sem grana no mundo online de hoje.
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Explore como incentivar a transparência em contratos com vários agentes.
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Investigando como as pessoas escolhem tecnologias com base na influência social e nas interações.
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Examinando como os hiperparâmetros moldam a eficácia dos agentes de RL profundo.
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Estudo revela métodos para busca eficiente de alvos por agentes móveis em áreas circulares.
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Modelos de mundo melhoram o treinamento de IA simulando ambientes para um aprendizado mais rápido.
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Descubra como sistemas multiagente aprimoram a automação de tarefas e a resolução de problemas.
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Apresentando o GRASP, um padrão para avaliar o raciocínio espacial em modelos de linguagem.
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Esse artigo analisa como as emoções influenciam nosso pensamento e comportamento através de um modelo dimensional.
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Esse estudo explora como o aprendizado de representação ajuda os robôs a se adaptarem a ambientes em mudança.
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Estudo revela como o ambiente afeta as estratégias de navegação em agentes artificiais e humanos.
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Craftium permite que pesquisadores criem ambientes 3D personalizados para treinar agentes de IA.
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RPO melhora a velocidade e a segurança na tomada de decisões em aprendizado por reforço através do aprendizado reflexivo.
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Um jeito de maximizar valor na combinação entre agentes e itens analisando preferências.
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Estudo revela métodos para atribuições estáveis em cenários de colocação de agentes.
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Uma estrutura para melhorar as estratégias de injeção de dióxido de carbono em armazenamento subterrâneo.
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Explorando como as máquinas podem seguir as direções humanas em espaços do dia a dia.
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Um novo método ajuda robôs a encontrarem objetos caídos usando som.
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Um estudo sobre estratégias de emparelhamento eficazes, levando em conta preferências e restrições.
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Pesquisa sobre interações em grupo na aprendizagem de línguas usando agentes neurais avançados.
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Apresentando a Exploração Latente Aleatória: uma nova maneira de melhorar a exploração dos agentes.
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Descubra como o TaskGen melhora a gestão de tarefas para programas e agentes.
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Este artigo explora como robôs chegam a um consenso com restrições de combustível.
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Uma nova estrutura melhora a modelagem baseada em agentes ao integrar diferentes opiniões de especialistas.
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Aprenda como os agentes influenciam uns aos outros em ambientes de trabalho por meio de motivação e contratos.
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Um novo método para estimar barreiras de energia em transições entre estados estáveis.
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Investigando como o alinhamento representacional afeta o desenvolvimento da linguagem em agentes artificiais.
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