Pesquisas mostram que esquemas de atenção melhoram a comunicação e o trabalho em equipe entre agentes artificiais.
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Ciência de ponta explicada de forma simples
Pesquisas mostram que esquemas de atenção melhoram a comunicação e o trabalho em equipe entre agentes artificiais.
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Um novo framework permite que agentes de IA criem ações de forma dinâmica para resolver problemas de um jeito melhor.
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ROAD-Waymo melhora a compreensão das ações na estrada para veículos autônomos.
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Um novo método melhora a construção de circuitos em computação quântica com mais eficiência.
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Aprenda como os agentes se comunicam melhor em cenários caóticos.
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Um jeito de os agentes melhorarem suas estimativas através de trabalho em equipe e feedback.
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Descubra como a AI Metropolis agiliza e melhora as interações dos agentes nas simulações.
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Programas de IA criam personalidades através de interações, formando identidades únicas num espaço virtual.
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Descubra como novos ambientes mudam as interações e a cooperação entre agentes na IA.
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Descubra como o Safe RL garante interações de IA mais inteligentes e seguras.
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Um sistema multi-agente simplifica tarefas complexas com agentes especializados.
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Agentes digitais aprendem e competem em Jogo da Velha, melhorando suas habilidades através da colaboração.
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Descubra como o GABM ajuda pesquisadores a simular interações humanas nas redes sociais.
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O RLInspect ajuda a analisar e melhorar modelos de aprendizado por reforço de forma eficaz.
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Os agentes trabalham juntos em direção a objetivos comuns, minimizando custos e maximizando a eficiência.
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Explorando como a galera e a IA podem se juntar pra fazer previsões melhores.
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Um olhar sobre como os Sistemas Multi-LLM-Agent funcionam e seus benefícios.
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Criando agentes mais espertos que se adaptam ao comportamento humano em tarefas cooperativas.
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Um estudo sobre como guiar vários agentes para um objetivo comum de forma eficaz.
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Um jeito de os agentes alcançarem objetivos mesmo com tempos diferentes.
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Uma camada semântica simplifica o acesso ao banco de dados, tornando os dados compreensíveis e acionáveis.
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Descubra como os agentes trocam conhecimento pra desvendar a verdade no aprendizado distribuído.
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Essa pesquisa analisa como os agentes adaptam suas escolhas em um mundo em mudança.
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Uma abordagem colaborativa usando vários agentes de IA pra melhorar a resolução de problemas de matemática.
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Um novo método ajuda os agentes a aprenderem por meio de feedback fraco e interação.
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A SPARKLE permite uma tomada de decisão descentralizada eficaz com estratégias únicas para os agentes.
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Novo treinamento de áudio melhora o desempenho e a versatilidade do agente do Minecraft.
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Descubra como a Garden City tá mudando o jogo na análise de dados de movimento humano.
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Um método que deixa os agentes de jogo mais espertos e seguir instruções mais fácil.
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Descubra como agentes simples colaboram para resultados impressionantes em IA Coletiva.
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Uma nova ferramenta que permite que os computadores realizem tarefas usando entradas visuais.
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Descubra como um novo algoritmo ajuda os agentes a aprender e cooperar de forma eficiente.
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Descubra como o aprendizado por reforço aprimora grandes modelos de linguagem para uma interação melhor com humanos.
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Aprenda como a modelagem baseada em agentes ajuda a estudar interações em sistemas complexos.
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Aprimorando BPMN pra ter workflows melhores entre humanos e agentes na tecnologia moderna.
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Descubra como sistemas multiagente simplificam tarefas de Texto para SQL.
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O WCGEN melhora a forma como os robôs entendem a linguagem e navegam em novos espaços.
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Descubra como o Hanabi melhora o trabalho em equipe e a comunicação através da IA.
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Aprenda como o Swarm BC melhora a tomada de decisões em agentes de IA por meio da colaboração.
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