Este artigo explora como robôs chegam a um consenso com restrições de combustível.
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Ciência de ponta explicada de forma simples
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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Um método pra ajudar os agentes a se virarem melhor em ambientes complexos.
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Um simulador poderoso feito pra melhorar o treinamento de carros autônomos através da geração rápida de cenários.
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ReDel ajuda agentes de IA a trabalharem juntos em tarefas complexas de forma eficiente.
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Pesquisadores pedem por ambientes mais realistas pra melhorar o aprendizado de máquina.
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Um novo sistema usa modelos de linguagem pra criar vídeos de dados de forma automática e envolvente.
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Uma ferramenta que facilita a criação de fluxos de trabalho para agentes, tornando isso fácil e acessível pra todo mundo.
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Desenvolvendo agentes que trocam ideia em tempo real pra facilitar a navegação.
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Analisando como previsões afetam o comportamento coletivo e o bem-estar social.
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Um novo método tem como objetivo aumentar a segurança dos pacientes em cirurgias modelando as ações do procedimento.
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Este artigo apresenta um método de aprendizado eficaz através da exploração de um único objetivo.
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Esse artigo fala sobre como usar aprendizado por reforço pra lidar com o barulho na computação quântica.
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Um modelo que destaca a lei de Zipf nas interações de agentes em vários sistemas.
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Uma nova abordagem melhora o aprendizado dos agentes com sistemas de recompensas flexíveis.
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O AgentSimulator melhora a simulação ao focar no comportamento e nas interações dos recursos.
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ARL junta métodos de aprendizado em grupo pra melhorar a tomada de decisão em tarefas complexas.
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Aprenda como o aprendizado por reforço profundo combina tomada de decisões e redes neurais.
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Um olhar sobre como nossos cérebros criam modelos pra entender o mundo.
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Uma olhada em um novo modelo pra melhorar a comunicação e o trabalho em equipe dos drones.
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Entendendo problemas de múltiplos objetivos em aprendizagem por reforço com novos métodos de otimização.
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Um novo método melhora as operações de armazém ao combinar a atribuição de tarefas e a busca de caminhos.
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A pesquisa revela configurações avançadas para observar o crescimento da linguagem entre agentes artificiais.
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Uma nova ferramenta melhora os testes de agentes de aprendizado por reforço contra falhas.
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A MAPF-GPT traz uma abordagem inovadora pra resolver desafios de pathfinding com vários agentes usando aprendizado de máquina.
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Um novo simulador evolui agentes capazes de cultura e raciocínio.
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Saiba como o MoA melhora a qualidade da informação e a eficiência na análise financeira.
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A KnoWoGen oferece um sistema novo para criar conjuntos de dados em trabalho de conhecimento, lidando com limitações importantes.
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Novas estratégias para a colaboração entre agentes aumentam a confiança e a eficiência nas respostas da IA.
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Aprenda como os agentes colaboram para uma gestão de energia eficaz usando otimização distribuída.
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Pesquisas mostram como opiniões diversas podem se estabilizar ao longo do tempo nas redes sociais.
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Um novo método melhora a geração de cenários de tráfego usando entradas em linguagem natural.
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Uma olhada em como o conhecimento e a falta dele influenciam a tomada de decisões econômicas.
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Um método pra avaliar as avaliações de agentes de IA quanto à segurança e confiabilidade.
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Um método novo usando redes neurais pra calcular autovalores em matrizes grandes.
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A IA aprende habilidades de tomada de decisão usando uma abordagem parecida com a humana em videogames.
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Os agentes conseguem coordenar direitinho usando informações locais.
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