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Analisando os avanços na aprendizagem de robôs para sistemas de robôs múltiplos.

Um novo método ajuda os robôs a completarem melhor tarefas longas.

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Um novo método melhora a compreensão da tomada de decisão dos agentes de RL.

NAVINACT mistura planejamento de movimento e aprendizado pra tarefas robóticas eficientes.

Novos métodos melhoram a tomada de decisão em ambientes incertos usando abordagens sem modelo.

Explorando KANs como uma nova abordagem para modelos de aprendizado por reforço eficientes.

Implementando aprendizado por reforço multiagente pra gerenciar a convecção de Rayleigh-Bénard.

HistoGym ajuda no diagnóstico de câncer usando IA pra analisar imagens de tecidos.

Pesquisas mostram como a IA pode imitar a memória humana pra melhorar a tomada de decisões.

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Explorando técnicas pra melhorar a coordenação das mãos dos robôs e a eficiência nas tarefas.

Um novo método pra melhorar o consenso em sistemas distribuídos usando aprendizado de máquina.

Esse artigo fala sobre como usar aprendizado por reforço pra lidar com o barulho na computação quântica.

Um sistema novo melhora o controle do veículo em terrenos difíceis usando dois métodos.

Um novo controlador de velocidade para veículos automatizados melhora a gestão do trânsito.

Explorando como RL melhora modelos de difusão para resultados específicos.

Aprenda como métodos baseados em dados melhoram a tomada de decisões por meio de expectativas condicionais.

Uma nova abordagem pra reforçar a eficiência do aprendizado usando momento de bola pesada em métodos ator-crítico.

Novos algoritmos melhoram a tomada de decisão analisando distribuições de retorno no aprendizado por reforço.

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Explorando como os químicos do cérebro melhoram os algoritmos de aprendizado por reforço.

Um novo método melhora como os agentes preveem recompensas futuras e explicam decisões.

Técnicas quânticas melhoram a precisão na previsão dos mercados financeiros e na gestão de riscos.

Transferência Cautelosa-Aware melhora a segurança e o desempenho em aplicações de aprendizado por reforço.

O SYMPOL conecta clareza e eficácia na tomada de decisões em aprendizado por reforço.

Uma abordagem nova para carros autônomos que prioriza segurança e conforto.

NRMs melhoram o aprendizado de máquina ao lembrar ações e experiências passadas.

Uma nova abordagem combina Árvores de Decisão com redes neurais pra melhorar a eficiência e a precisão.

O REFINE-LM usa aprendizado por reforço pra reduzir o viés em modelos de linguagem de forma eficaz.

Um novo framework combina controle PID e aprendizado por reforço pra melhorar a gestão de processos químicos.

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Robôs aprendem a tocar piano usando um novo conjunto de dados com mais de um milhão de movimentos.