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Novos métodos melhoram a compreensão dos comportamentos de agentes artificiais através da síntese de programas.

Pesquisas mostram que agentes artificiais conseguem entender e agir em tarefas de linguagem de forma eficaz.

Uma nova arquitetura voltada pra melhorar a justiça nos processos de recomendação.

Pesquisa explora como os agentes entendem o ambiente através da interação e da ação.

Nova fonte de dados melhora modelos de aprendizado de máquina em tarefas de raciocínio.

Estudando como vários robôs podem se mover em formação pra serem mais eficientes.

Uma estrutura que usa mascaramento aleatório melhora a previsão dos movimentos de veículos e pedestres.

Esse artigo fala sobre otimização distribuída autoconsertável pra uma resiliência de rede eficaz.

Esse artigo fala sobre como usar linguagem natural pra ajudar o aprendizado de computador em tarefas complexas.

O novo framework SurrealDriver melhora a simulação de agentes de direção em ambientes urbanos.

Pesquisa sobre um agente de gerenciamento para delegação eficaz de tarefas entre humanos e IA.

Uma nova abordagem para compartilhar dados de forma segura, garantindo privacidade e conformidade.

O SpeechAgents melhora a comunicação com IA usando fala e sinais pra interações mais realistas.

Transformers melhoram o planejamento de rotas e a mapeamento cognitivo em ambientes complexos.

Uma nova abordagem para fábricas inteligentes centradas no ser humano através da ontologia SemIoE.

Analisando como fatores externos moldam opiniões em grupos onde as visões da maioria e as contrárias se chocam.

Descubra como a espinha dorsal de controlabilidade ajuda a gerenciar agentes em rede de forma eficaz.

O ModaVerse simplifica como a gente transforma e interpreta vários tipos de dados.

Uma nova abordagem simplifica a criação de enxames robóticos para várias tarefas.

Aprenda como os agentes exploram redes sem colidir em visibilidade limitada.

Estudo revela como treinos variados melhoram a adaptabilidade de agentes de RL em ambientes em mudança.

A pesquisa explora um método pra formar formas complexas com peças simples.

Descubra como os agentes podem melhorar modelos base para ter melhores resultados em IA.

Este artigo fala sobre o papel dos LLMs na análise de séries temporais.

Explora como o aprendizado por reforço offline melhora a tomada de decisões analisando experiências passadas.

Esse estudo investiga como os preconceitos em LLMs afetam simulações de interação humana.

Um novo método melhora os motores de busca usando imagens para sugestões de pesquisa.

Este artigo fala sobre como melhorar o aprendizado de agentes em ambientes conectados através de um novo modelo.

Uma nova estrutura melhora o aprendizado mesmo sem feedback.

Uma nova abordagem para negociações na nuvem melhora a alocação de recursos e reduz custos.

Estratégias pra realocar agentes de forma eficiente pra jobs de alta prioridade.

Esse artigo analisa a ameaça de ataques por backdoor em agentes de modelos de linguagem.

Estudo mostra que agentes de IA podem se polarizar em ambientes parecidos com câmaras de eco.

Esse estudo analisa contratos entre principais e agentes de aprendizagem através de interações repetidas.

Investigando contratos e desempenho de agentes em situações de contratação repetida.

Um olhar sobre como as inspeções melhoram o desempenho dos contratos e a motivação dos agentes.

Um novo modelo pra analisar como os preconceitos afetam as opiniões nas redes sociais.

Novo conjunto de dados melhora a habilidade dos agentes de computador em realizar várias tarefas.

Pesquisas mostram que métodos de regularização gerais melhoram o desempenho de agentes de RL off-policy em várias tarefas.

Estudo examina comunicação e ensino em sistemas de agentes sob diferentes modelos de governança.