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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.

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.