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Um novo método híbrido melhora o aprendizado de máquina ajustando RL e estratégias de controle.

Robôs aprendem mais rápido e melhor com recompensas esparsas e uma abordagem de tempo mínimo.

Os robôs conseguem aprender de forma mais eficiente usando seu próprio formato na tomada de decisão.

TADPoLe treina agentes usando recompensas baseadas em texto para execução natural de tarefas.

Pesquisadores usam aprendizado por reforço pra melhorar técnicas de desentrelaçamento de estados quânticos.

Uma nova abordagem melhora a eficiência de aprendizado em ambientes de aprendizado por reforço.

A clipping do peso melhora o desempenho do modelo em aprendizado profundo e aprendizado por reforço.

Um novo método melhora os comandos dos usuários para resultados de modelo de linguagem mais seguros e eficazes.

Um novo framework melhora os cenários de teste para carros autônomos em garagens.

Essa pesquisa investiga a treinabilidade de políticas quânticas em aprendizado por reforço, destacando os principais desafios.

O EAGERx melhora o aprendizado de robôs conectando simulações a tarefas do mundo real.

Os robôs estão mudando como a gente vive e trabalha em vários lugares.

Um novo método para tomar decisões de forma eficiente em inteligência artificial usando grandes modelos de mundo.

Explorando a relação entre aprendizado por reforço e a tomada de decisão ética em máquinas.

O DextrAH-G melhora a pegada robótica pra várias aplicações em situações do dia a dia.

Usar drones pra monitorar e rastrear incêndios florestais de forma eficaz.

Nova abordagem melhora a eficiência de busca de caminhos em ambientes complexos.

Uma nova abordagem de compilação quântica usando aprendizado por reforço mostra potencial para operações quânticas eficazes.

Autoverse melhora o treinamento de IA através de ambientes de jogo dinâmicos e aprendizado aberto.

Adaptar os prompts pra modelos específicos melhora a performance em tarefas de linguagem.

RPO melhora a velocidade e a segurança na tomada de decisões em aprendizado por reforço através do aprendizado reflexivo.

Uma nova abordagem de treinamento melhora a segurança e a adaptabilidade dos robôs na realização de tarefas.

Uma nova abordagem que combina aprendizado por reforço e otimização bayesiana pra uma tomada de decisão melhor.

Uma nova abordagem pra melhorar a tomada de decisão em aprendizado por reforço.

Uma olhada em usar menos medições pra uma recuperação de sinal melhor.

A tecnologia GNN e RL melhora a eficiência e a adaptabilidade nas operações da rede elétrica.

Uma nova abordagem pra melhorar o roteamento do trânsito e reduzir a congestionamento nas áreas urbanas.

Uma nova estrutura pra melhorar a cooperação entre robôs em várias tarefas.

Combinar a alcançabilidade de Hamilton-Jacobi com aprendizado por reforço aumenta a segurança em sistemas de controle.

Políticas sequenciais melhoram o desempenho na configuração de algoritmos dinâmicos com escolhas interligadas.

Novo modelo generativo melhora a criação de candidatos a medicamentos usando técnicas de aprendizado profundo.

Uma nova abordagem pra capturar drones não autorizados de forma segura usando Aprendizado por Reforço.

Novos métodos melhoram a personalização na geração de texto para imagem.

Um estudo sobre como usar IA pra melhorar o design de sequências de proteínas para fins médicos.

Melhorando as redes móveis pra ter mais economia de energia e performance.

Uma nova estrutura melhora como os VAs tomam decisões em ambientes de direção complexos.

Novos métodos em aprendizado por reforço usam RRAM pra melhorar a eficiência e o desempenho.

Os robôs aprendem a equilibrar velocidade e segurança em áreas perigosas.

Um novo ambiente de jogo de corrida impulsiona a pesquisa em Aprendizado por Reforço Offline.

Explorando como a IA pode executar comandos falados detalhados em ambientes virtuais.