Um novo método melhora o controle da glicose no sangue para diabetes tipo 1 usando IA.
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Ciência de ponta explicada de forma simples
Um novo método melhora o controle da glicose no sangue para diabetes tipo 1 usando IA.
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Examinando como o aprendizado social pode fazer a inteligência artificial avançar em direção a habilidades parecidas com as humanas.
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Descobre como os agentes de IA aprendem a mandar bem nos jogos da Atari usando aprendizado por reforço.
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Este artigo examina o uso de aprendizado TD em transformadores para aprendizado em contexto.
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Um novo método usando aprendizado por reforço pra melhorar as estratégias de negociação de energia de forma segura.
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Uma nova abordagem melhora a eficiência em tarefas de completude de grafo de conhecimento.
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Um novo método melhora a eficiência de calibração para dispositivos quânticos em ambientes em mudança.
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Esse trabalho explora o papel dos LLMs em melhorar o aprendizado por reforço com modelagem de recompensa.
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Novas estruturas de árvore melhoram a visibilidade na tomada de decisão em sistemas de IA.
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Usar sensores avançados durante o treinamento ajuda os robôs a realizarem as tarefas melhor.
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Uma nova estrutura melhora a eficiência dos testes de penetração automatizados usando aprendizado por reforço.
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Apresentando Alinhamento por Demonstrações para modelos de linguagem seguros e eficazes.
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Um novo modelo melhora a gestão de portfólio usando IA e teorias tradicionais.
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Explorando como a IA melhora a eficiência na redação de pedidos de patente e as taxas de aprovação.
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A TPO oferece um novo método pra alinhar modelos de linguagem com as preferências humanas de forma eficiente.
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Um novo método melhora o aprendizado de máquina ao aperfeiçoar a previsão de movimentos.
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Uma visão geral dos métodos de gradiente de política em aprendizado de reforço.
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Explorando o algoritmo de Q-learning em duas escalas de tempo no aprendizado por reforço de campo médio.
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Um novo método melhora a segurança no aprendizado por reforço através da gestão de riscos.
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Aprimorando a capacidade dos LLMs de melhorar seu código com técnicas de auto-debugging.
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SwarmRL ajuda cientistas a controlar micro-robôs pra várias aplicações, especialmente na medicina.
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Pesquisadores misturam jogos de tabuleiro com IA usando técnicas de Aprendizado por Reforço.
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Esse estudo propõe um novo método pra economizar energia em redes mmWave.
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Explorando métodos de gradiente de política e seus efeitos na tomada de decisão em aprendizado por reforço.
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Avanços em modelos de IA melhoram a precisão na interpretação de imagens médicas.
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Um novo conceito de modelo mostra como testar as capacidades da IA de forma eficaz.
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Aprenda como otimizar a alocação de recursos em redes sem fio pra ter um serviço melhor.
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Um novo algoritmo melhora o aprendizado em ambientes restritos usando amostragem posterior.
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Aproveitando o aprendizado por reforço pra otimizar o agendamento de trabalhos usando técnicas do índice de Gittins.
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Examinando como as escolhas de ação influenciam os agentes de RL em tarefas espaciais.
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Estudo sobre como melhorar as estratégias de discussão para IA no One Night Ultimate Werewolf.
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Analisando o papel dos agentes LLM na resolução de problemas do dia a dia.
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O Preference Flow Matching traz uma nova forma de alinhar os resultados da IA com as preferências dos usuários.
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Pesquisas mostram que agentes não-humanóides conseguem analisar danças humanas e criar movimentos em sincronia com a música.
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Um novo método melhora o aprendizado em ambientes em sistemas de reforço visual.
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Esse estudo mostra como autoencoders esparsos criam representações de memória parecidas com células de lugar.
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Um novo framework usa Máquinas de Recompensa pra melhorar o desempenho de RL em situações de incerteza.
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Melhorando a qualidade das amostras em machine learning com métodos inovadores.
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Explorando controle federado em aprendizado por reforço pra agentes trabalharem juntos de forma segura.
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Um novo método melhora a extração de relações em documentos longos.
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