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Um novo método para agentes de IA aprenderem com o ambiente usando código.

Esse artigo explora como a augmentação de dados melhora o aprendizado em aprendizado por reforço profundo.

Explorando métodos quânticos pra melhorar a tomada de decisão em aprendizado por reforço.

Novas técnicas melhoram a eficiência de aprendizado em ambientes multi-agente.

Um novo framework melhora a tomada de decisão em várias etapas para modelos de linguagem.

FAC melhora a eficiência de aprendizado em aprendizado por reforço com uma gestão de experiência única.

Uma nova classe de PMD melhora o aprendizado por reforço através da tomada de decisão em múltiplas etapas.

Analisando a inteligência biológica pra melhorar a eficiência do aprendizado artificial.

Um novo método melhora a eficiência do RL com menos demonstrações.

Apresentando o BRO, um jeito avançado de fazer robôs aprenderem mais rápido.

Esse estudo destaca a eficiência do aprendizado off-policy na imitação adversarial.

Uma olhada na tomografia de sombra tripla eficiente para sistemas quânticos.

LAGMA melhora a cooperação entre múltiplos agentes e a eficiência do aprendizado através de uma orientação de objetivos.

Uma nova abordagem pra melhorar a eficiência nos processos de busca por arquiteturas neurais.

O aprendizado por reforço robusto adapta estratégias pra ter resultados confiáveis, mesmo com os desafios do mundo real.

Um novo método melhora o desempenho do MCTS em ambientes de tomada de decisão complexos.

Um método pra melhorar a tomada de decisão em aprendizado por reforço usando aprendizado de representação.

Saturn melhora a descoberta de medicamentos ao gerar de forma eficiente moléculas eficazes para tratamento.

Esse estudo apresenta novos algoritmos pra aprender redes Bayesianas usando técnicas de aprendizado online.

CoDreamer melhora a cooperação entre os agentes em ambientes dinâmicos.

Um novo framework melhora a eficiência de aprendizado em sistemas multiagente por meio de modelagem de mundo inovadora.

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

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

Uma nova abordagem aumenta a eficiência do aprendizado de robôs usando simetrias de tarefas.

Um novo método melhora a eficiência e o desempenho do aprendizado por reforço usando modelos físicos.

Esse método melhora o treinamento de agentes usando menos dados de especialista através de exploração e assinaturas de caminho.

O SAC-BBF combina SAC e Rainbow pra ter um aprendizado melhor em espaços de ação discretos.

Um novo método melhora a segurança dos modelos de aprendizado profundo contra ameaças ocultas.

Um novo método melhora a orientação em modelos de difusão usando aprendizado por reforço.

Agentes de aprendizado por reforço aprendem a se adaptar e reutilizar conhecimentos para novos desafios.

Novas abordagens em design de medicamentos priorizam a sinteticidade das moléculas pra ter resultados melhores.

Uma nova abordagem melhora a tomada de decisão em agentes de IA através de métodos de ensino.

Explorando técnicas pra melhorar a coordenação das mãos dos robôs e a eficiência nas tarefas.

Um novo método pra detectar alucinações em modelos de linguagem usando dados corrompidos.

Uma nova estrutura melhora a eficiência de aprendizado em aprendizado por reforço visual.

Melhorando a eficiência na tomada de decisões em ambientes complexos com um algoritmo novo.

Um novo método melhora o desempenho de aprendizado através da persistência de ações dinâmicas.

Esse artigo revisa métodos de dropout pra melhorar a performance de modelos de linguagem pequenos.

Um método pra encontrar soluções ótimas em ambientes incertos com avaliações caras.

A GameOpt inova o design de proteínas através de técnicas de otimização eficientes.