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Usar sensores avançados durante o treinamento ajuda os robôs a realizarem as tarefas melhor.

Uma nova estrutura melhora a eficiência dos testes de penetração automatizados usando aprendizado por reforço.

Apresentando Alinhamento por Demonstrações para modelos de linguagem seguros e eficazes.

Um novo modelo melhora a gestão de portfólio usando IA e teorias tradicionais.

Explorando como a IA melhora a eficiência na redação de pedidos de patente e as taxas de aprovação.

A TPO oferece um novo método pra alinhar modelos de linguagem com as preferências humanas de forma eficiente.

Um novo método melhora o aprendizado de máquina ao aperfeiçoar a previsão de movimentos.

Uma visão geral dos métodos de gradiente de política em aprendizado de reforço.

Explorando o algoritmo de Q-learning em duas escalas de tempo no aprendizado por reforço de campo médio.

Um novo método melhora a segurança no aprendizado por reforço através da gestão de riscos.

Aprimorando a capacidade dos LLMs de melhorar seu código com técnicas de auto-debugging.

SwarmRL ajuda cientistas a controlar micro-robôs pra várias aplicações, especialmente na medicina.

Pesquisadores misturam jogos de tabuleiro com IA usando técnicas de Aprendizado por Reforço.

Esse estudo propõe um novo método pra economizar energia em redes mmWave.

Explorando métodos de gradiente de política e seus efeitos na tomada de decisão em aprendizado por reforço.

Avanços em modelos de IA melhoram a precisão na interpretação de imagens médicas.

Um novo conceito de modelo mostra como testar as capacidades da IA de forma eficaz.

Aprenda como otimizar a alocação de recursos em redes sem fio pra ter um serviço melhor.

Um novo algoritmo melhora o aprendizado em ambientes restritos usando amostragem posterior.

Aproveitando o aprendizado por reforço pra otimizar o agendamento de trabalhos usando técnicas do índice de Gittins.

Examinando como as escolhas de ação influenciam os agentes de RL em tarefas espaciais.

Estudo sobre como melhorar as estratégias de discussão para IA no One Night Ultimate Werewolf.

Analisando o papel dos agentes LLM na resolução de problemas do dia a dia.

O Preference Flow Matching traz uma nova forma de alinhar os resultados da IA com as preferências dos usuários.

Pesquisas mostram que agentes não-humanóides conseguem analisar danças humanas e criar movimentos em sincronia com a música.

Um novo método melhora o aprendizado em ambientes em sistemas de reforço visual.

Esse estudo mostra como autoencoders esparsos criam representações de memória parecidas com células de lugar.

Um novo framework usa Máquinas de Recompensa pra melhorar o desempenho de RL em situações de incerteza.

Melhorando a qualidade das amostras em machine learning com métodos inovadores.

Explorando controle federado em aprendizado por reforço pra agentes trabalharem juntos de forma segura.

Um novo método melhora a extração de relações em documentos longos.

Esse estudo propõe uma nova abordagem pra manter o aprendizado em sistemas de IA.

Um novo modelo pra treinar sistemas de recomendação usando interações de usuários simuladas.

Este artigo apresenta uma abordagem inovadora para organizar casas bagunçadas.

Um novo método melhora os movimentos humanos na animação e na robótica.

Uma nova abordagem melhora a eficiência do compartilhamento de bicicletas e a satisfação dos usuários.

Combinar modelos de linguagem visual com aprendizado por reforço melhora a eficiência na conclusão de tarefas.

Um novo modelo pra melhorar a tomada de decisões em situações dinâmicas.