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Robôs com pernas estão evoluindo pra encarar desafios diversos em várias áreas.

Ferramentas de IA podem aumentar os preços sem que os vendedores se comuniquem diretamente.

Um framework que personaliza estratégias de aprendizagem pra atender às necessidades diversas dos alunos.

Aprenda como CME e compressão melhoram as previsões a partir de dados complexos.

Um novo modelo que simplifica a descoberta de medicamentos gerando moléculas de forma eficiente.

Um novo método melhora a navegação de veículos terrestres não tripulados através de simulação e aprendizado.

HesScale melhora a eficiência em aprendizado de máquina estimando a diagonal da Hessiana.

Explorando relações causais detalhadas pra melhorar a tomada de decisão em machine learning.

Novo framework reduz as emissões de carbono no design de modelos de deep learning.

Seed-TTS cria uma fala realista a partir de texto para várias aplicações.

Esse artigo fala sobre como melhorar a eficiência de injeção de elétrons no BESSY II usando técnicas de aprendizado de máquina.

O MOMBO melhora a tomada de decisão no aprendizado por reforço offline com uma estimativa de incerteza aprimorada.

Apresentando o ExpectRL pra lidar com a superestimação no Aprendizado por Reforço usando expectis.

O ToPPO melhora o aprendizado em algoritmos de reforço usando dados off-policy de forma eficaz.

Os sistemas têm que levar em conta os valores humanos na hora de tomar decisões pra ter resultados justos.

Este estudo foca em melhorar o treinamento de robôs transferindo o aprendizado por reforço da simulação para ambientes reais.

O LGR2 melhora o desempenho em tarefas robóticas através de instruções em linguagem e aprendizado hierárquico.

A STARLING cria jogos de texto diversos pra melhorar as habilidades de aprendizado dos agentes RL.

O ICU-Sepsis ajuda os pesquisadores a testarem algoritmos de IA pra uma melhor gestão da sepse.

Novos métodos de estimulação cerebral usando aprendizado de máquina estão mostrando potencial para tratar condições neurológicas.

Uma nova abordagem pra manutenção eficaz de infraestrutura usando algoritmos avançados.

Uma nova abordagem combina aprendizado e lógica pra melhorar o raciocínio da IA.

Avaliando métodos de pré-treinamento pra melhorar o desempenho de machine learning em jogos.

Robôs aprendem tarefas observando humanos, melhorando a adaptabilidade na fabricação.

Melhorando a eficiência e o conforto do HVAC usando métodos de aprendizado federado.

DLLM combina aprendizado por reforço com modelos de linguagem pra melhorar o desempenho nas tarefas.

Um método pra melhorar o gerenciamento do trânsito urbano através de controle avançado de semáforos.

Uma nova abordagem em RL foca em lidar com a incerteza pra tomar decisões melhores.

Analisando como os robôs se juntam pra um confronto eficiente usando novos métodos de aprendizado.

Um novo método melhora a amostragem de dados de alta dimensão usando aprendizado por reforço.

Este artigo fala sobre como sistemas de partículas interativas melhoram as estratégias de aprendizado por reforço.

Explorando o papel da IA em otimizar circuitos quânticos pra uma performance melhor.

Este artigo propõe usar aprendizado por reforço pra melhorar algoritmos MCMC adaptativos.

Apresentando um algoritmo eficiente para aprendizado por reforço com dinâmicas determinísticas.

Um estudo sobre o uso de aprendizado por reforço e medidas de segurança para inspeções de espaçonaves.

Abordagem inovadora aumenta a velocidade de carregamento da bateria enquanto garante segurança.

Explorando novos métodos para um aprendizado por reforço eficaz em ambientes contínuos.

A UniZero melhora a memória de longo prazo e as habilidades de tomada de decisão da IA.

O Dreamweaver melhora o planejamento de circuitos integrados usando técnicas de aprendizado de máquina.

Um novo método combina feedback humano e aprendizado de máquina pra monitorar a qualidade dos dados de forma eficaz.