Artigos mais recentes para Aprendizado por Reforço

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.

O DIPPER otimiza o aprendizado dos robôs através do feedback humano, melhorando o desempenho nas tarefas.

Usando aprendizado de máquina pra melhorar o acoplamento de luz a laser em fibras ópticas.

Novo método melhora a eficácia na conversa em modelos de linguagem através de técnicas de planejamento.

Pesquisas mostram que tem potencial pra reduzir o arrasto com aprendizado por reforço de múltiplos agentes.

Novas abordagens melhoram a resiliência dos controladores de RL em ambientes incertos.

Este estudo analisa como redes neurais equivariante melhoram o desempenho do RL Offline usando dados limitados.

Esse estudo apresenta uma nova estratégia de exploração para aprendizado por reforço em ambientes incertos.

Pesquisadores desenvolvem novos métodos para treinar robôs com segurança em ambientes arriscados.

CoDreamer melhora a cooperação entre os agentes em ambientes dinâmicos.

Esse artigo fala sobre como automatizar o ciclo de carga curta usando métodos de aprendizado por reforço.

Aurora melhora a reescrita de consultas usando Saturação de Igualdade e Aprendizado por Reforço.

Uma nova abordagem ajuda os sistemas de IA a trabalharem juntos em dilemas sociais.

Uma nova abordagem combina temas educacionais pra oferecer experiências de aprendizado mais personalizadas e maneiras.

Explorando o papel das triangulações na compreensão das variedades de Calabi-Yau.

Um novo método melhora o treinamento de modelos criando conjuntos de dados sintéticos eficazes.

Agentes melhoram a adaptabilidade e a eficiência usando modelos abstratos para planejar e aprender.

Uma plataforma padronizada pra testar algoritmos de aprendizado no controle de fronteira de equações diferenciais parciais.

Um novo método melhora a segurança em aprendizado de reforço ao integrar níveis de confiança definidos pelo usuário.

Um novo método pra definir recompensas pra agentes de aprendizado por reforço usando modelos de linguagem.

Um novo método melhora o design de circuitos pra ter resultados melhores em aprendizado de máquina quântica.

Um novo método melhora a precisão da correção de erros quânticos através da otimização do prior do decodificador.

Apresentando o MEMENTO, um novo método que usa memória pra melhorar a resolução de problemas em otimização combinatória.

Uma abordagem flexível para gerar CFEs que respeita as preocupações com a privacidade dos dados.

Esse artigo fala sobre um método pra treinar agentes generalistas usando linguagem e visão.

Robôs aprendem novas tarefas mais rápido usando habilidades que já têm de experiências passadas.

Examinando como os hiperparâmetros moldam a eficácia dos agentes de RL profundo.

BricksRL usa LEGO para simplificar a robótica e o aprendizado por reforço para todos.

Sistema de controle descentralizado melhora o trabalho em equipe de robôs bípedes em terrenos acidentados.

Um novo framework aumenta a eficiência da gestão de inventário usando técnicas de aprendizado por reforço.

Uma nova abordagem melhora a extração de eventos causais usando avaliação centrada no ser humano.

Como explicações contrafactuais ajudam na previsão do comportamento molecular e suas implicações.

Uma abordagem inovadora para a coleta eficiente de feedback em aprendizado por reforço para segurança.

Desenvolvendo chatbots que aprendem ativamente durante as interações com os usuários.

Um olhar sobre melhores sistemas de suspensão para os rovers de exploração de Marte.

Novo sistema permite que robôs reorganizem objetos usando entradas visuais e de linguagem.

Um novo modelo explora como a gente ajusta nossos padrões de caminhada.

Uma olhada em estratégias para gerenciar grandes grupos de agentes usando aprendizado por reforço.