NRMs melhoram o aprendizado de máquina ao lembrar ações e experiências passadas.
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Ciência de ponta explicada de forma simples
NRMs melhoram o aprendizado de máquina ao lembrar ações e experiências passadas.
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Uma nova abordagem combina Árvores de Decisão com redes neurais pra melhorar a eficiência e a precisão.
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O REFINE-LM usa aprendizado por reforço pra reduzir o viés em modelos de linguagem de forma eficaz.
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Um novo framework combina controle PID e aprendizado por reforço pra melhorar a gestão de processos químicos.
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Analisando como o aprendizado por reforço pode transformar sistemas de energia sustentável.
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Robôs aprendem a tocar piano usando um novo conjunto de dados com mais de um milhão de movimentos.
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Analisando o papel do Aprendizado por Reforço na transformação da tomada de decisão financeira.
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Uma nova abordagem pra melhorar modelos de árvore de decisão em aprendizado por reforço.
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Um guia prático pra escolher algoritmos de aprendizado por reforço de acordo com suas necessidades.
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Novo estudo revela que robôs minúsculos imitando microrganismos podem aprender e navegar de forma eficaz.
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A IA tá transformando o design de níveis de jogos com técnicas de aprendizado por reforço.
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Um novo método automatiza a geração de conceitos pra melhorar a transparência nas decisões da IA.
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Entender como as seguradoras ajustam as ofertas pra atingir suas metas.
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Este artigo fala sobre o papel dos LLMs em missões espaciais usando o Kerbal Space Program.
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Entendendo problemas de múltiplos objetivos em aprendizagem por reforço com novos métodos de otimização.
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Explorando o papel do SLAM e do RL em melhorar a navegação dos robôs.
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Essa pesquisa explora como pequenos produtores de energia podem entrar de forma eficaz nos mercados de energia.
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Essa pesquisa mostra como os robôs aprendem tarefas complexas através de treinamento no mundo real.
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O feedback é fundamental pra melhorar habilidades e guiar as estratégias de aprendizado.
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MiWaves oferece estratégias personalizadas pra ajudar jovens a reduzir o uso de cannabis.
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Um estudo compara aprendizado por reforço baseado em modelo e aprendizado por reforço sem modelo em raciocínio analógico.
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A ToxDet propõe um novo método pra identificar saídas prejudiciais em modelos de linguagem.
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Descubra como a GameNGen usa redes neurais pra transformar o desenvolvimento de jogos.
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Pesquisas mostram como a adaptabilidade muscular impacta robôs biohíbridos usando aprendizado por reforço.
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Avaliando como LLMs multimodais conseguem controlar jogos de Atari.
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Este estudo explora métodos de RL para melhorar a gestão de semáforos em áreas urbanas.
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Robôs colaborativos aumentam a produtividade na fabricação com um trabalho de máquina mais eficiente.
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Uma nova abordagem para melhorar o treinamento do GFlowNet com recompensas dependentes da política.
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Novo algoritmo melhora a tomada de decisões nas operações da rede elétrica usando dados históricos.
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Novos métodos melhoram a forma como os robôs aprendem e se adaptam às tarefas.
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A InfraLib melhora a gestão de infraestrutura usando métodos baseados em dados e modelos realistas.
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Uma nova abordagem melhora a segurança em drift para carros autônomos usando física.
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Uma nova abordagem para gerenciar portfólios financeiros usando métodos de deep learning.
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Novos métodos melhoram a detecção de bugs em sistemas distribuídos usando técnicas de aprendizado por reforço.
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Uma estrutura melhora o desempenho de AUVs através de parcerias com USVs para coleta de dados subaquáticos.
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Os participantes enfrentaram tarefas complexas de robótica nas Olimpíadas de IA usando técnicas avançadas.
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A SwipeRx usa IA pra dar recomendações personalizadas de farmácias e melhorar o cuidado com os pacientes.
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Os robôs estão mudando a forma como limpamos nas casas e nas indústrias.
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Pesquisadores usam Aprendizado por Reforço pra melhorar a navegação fora de estrada de robôs com rodas.
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Analisando como a regularização de entropia melhora a tomada de decisão em ambientes incertos.
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