Uma visão geral dos POMDPs e seu papel na tomada de decisão com informações incompletas.
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Ciência de ponta explicada de forma simples
Uma visão geral dos POMDPs e seu papel na tomada de decisão com informações incompletas.
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O MA4DIV melhora os resultados de busca online ao aumentar a diversidade dos documentos usando uma abordagem de múltiplos agentes.
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Um novo método usa aprendizado por reforço pra podar CNNs enquanto tá treinando.
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Uma visão geral sobre como criar funções de recompensa eficazes em carros autônomos.
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Um método novo melhora a eficiência do feedback humano em RL usando dados de baixa qualidade.
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Aprenda como o design do ambiente impacta o aprendizado por reforço em sistemas de distribuição de energia.
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Essa abordagem melhora a compreensão dos efeitos químicos no comportamento animal.
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SINDy-RL melhora a eficiência e a interpretabilidade em sistemas de controle usando aprendizado de dicionário esparso.
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Melhorando a segurança e a eficiência em carros autônomos através de uma comunicação melhor.
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Pesquisadores misturam jogos de tabuleiro com IA usando técnicas de Aprendizado por Reforço.
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Uma nova abordagem pra entender funções de recompensa complexas no comportamento da IA.
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Este artigo propõe usar aprendizado por reforço pra melhorar algoritmos MCMC adaptativos.
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Explorando novos métodos para um aprendizado por reforço eficaz em ambientes contínuos.
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Novas estratégias têm como objetivo melhorar a segurança e eficiência dos CAVs em ambientes sem faixas.
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Um novo método pra definir recompensas pra agentes de aprendizado por reforço usando modelos de linguagem.
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Um novo algoritmo combina RL offline e feedback de preferência para uma melhor tomada de decisão.
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Um novo método melhora o aprendizado por reforço profundo otimizando hiperparâmetros e funções de recompensa simultaneamente.
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Novos métodos melhoram a geração de imagens alinhando os resultados com descrições de texto específicas.
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GFlowNets permitem uma amostragem eficaz de distribuições complexas com fortes capacidades de generalização.
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Um novo método melhora a orientação em modelos de difusão usando aprendizado por reforço.
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Melhorando os processos de atendimento de pedidos de sementes pra aumentar a eficiência agrícola.
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Analisando as dificuldades de criar funções de recompensa eficazes em aprendizado por reforço.
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Uma visão geral dos desafios do aprendizado por reforço relacionados a erros de recompensa.
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Um método pra melhorar o desempenho de tarefas robóticas usando dados de vídeo de falhas.
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Uma visão geral dos riscos e métodos relacionados à segurança de modelos de linguagem.
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Novos métodos ajudam os robôs a aprender de forma eficaz com demonstrações de tarefas variadas.
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Explorando como RL melhora modelos de difusão para resultados específicos.
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NRMs melhoram o aprendizado de máquina ao lembrar ações e experiências passadas.
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Usar redes neurais pra melhorar a tomada de decisão em contextos baseados em preferência.
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Uma nova abordagem para gerar políticas que atendam a diferentes preferências.
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Analisando estratégias sem arrependimento em jogos de Stackelberg para dois jogadores pra tomar decisões melhores.
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ERFSL simplifica a criação de funções de recompensa usando grandes modelos de linguagem.
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Novos métodos melhoram a exploração segura em sistemas de aprendizado por reforço.
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Um novo método melhora a seleção de temperatura para uma amostragem estatística mais eficiente.
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Um estudo sobre como controlar o movimento vertical pra melhorar o conforto e a segurança nos veículos.
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Estudo revela insights sobre a tomada de decisões em situações de incerteza através do aprendizado de utilidade.
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Aprenda como robôs podem estimar melhor a confiança na colaboração humana.
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Aprenda como os robôs estão melhorando o trabalho em equipe e a eficiência através da inspiração biológica.
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Um novo método melhora como os robôs aprendem tarefas usando funções de recompensa baseadas em expoentes de Lyapunov.
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Uma olhada na tomada de decisão baseada em hipóteses em tecnologia e operações.
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