Pesquisas mostram que os modelos têm dificuldade com as dependências de etapas em receitas de cozinha.
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Ciência de ponta explicada de forma simples
Pesquisas mostram que os modelos têm dificuldade com as dependências de etapas em receitas de cozinha.
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Inferência de caixa delimitadora melhora a tomada de decisão em aprendizado por reforço baseado em modelo.
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Novos algoritmos aumentam a eficiência da inspeção robótica para várias aplicações do dia a dia.
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Um novo benchmark avalia a eficácia de modelos de linguagem em aplicações robóticas.
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Estão surgindo métodos compactos para robôs navegarem sem intervenção humana.
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Um novo método melhora a navegação de robôs e a evitação de obstáculos.
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Um novo método propõe uma forma melhor dos robôs aprenderem tarefas de maneira eficiente.
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A GCS* oferece um novo método pra planejar rotas de forma eficiente em ambientes complexos.
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Uma nova escala avalia como as pessoas percebem as capacidades dos robôs através da comunicação.
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Novos métodos buscam melhorar como os robôs lidam com os horários de contato incertos.
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Planos universais simplificam o movimento robótico em diferentes ambientes e situações.
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Analisando as ameaças que os agentes autônomos de modelos de linguagem trazem e suas fraquezas.
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Esse método melhora a eficiência do planejamento usando previsões e modelos de ação adaptativos.
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Esse método melhora o raciocínio visual ao implementar uma verificação em cada etapa do raciocínio.
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Um novo método ensina a IA a navegar pelas cidades usando pontos de referência, sem precisar de instruções passo a passo.
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Integrar ontologias melhora o planejamento em ambientes incertos e complexos.
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Este artigo fala sobre como os robôs conseguem lidar com comandos de cancelamento de boa no cozinha.
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Esse estudo analisa como o planejamento ajuda a reduzir erros factuais na geração de texto.
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Robôs melhoram as habilidades de localização de objetos usando toque e visão.
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Uma nova abordagem melhora a tomada de decisões em aprendizado por reforço ao focar em objetos.
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Um novo método aumenta a eficiência e a precisão na compreensão dos objetivos dos agentes.
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Um novo método pra avaliar quão bem os LLMs entendem e aplicam regras.
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Pesquisas mostram que planejar é o maior desafio pra efetividade dos agentes web.
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Um método ajuda robôs a aprender tarefas a partir de exemplos humanos por meio de submeta.
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Descubra como os robôs podem trabalhar melhor com os humanos, focando na relevância.
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Novo framework melhora o movimento de robôs quadrúpedes em diferentes terrenos.
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Uma olhada nos avanços na tomada de decisão para veículos autônomos.
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A MotionCom tá mudando a forma como objetos são adicionados às imagens de forma dinâmica.
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A RenderWorld usa dados visuais pra uma tecnologia de dirigibilidade autônoma mais segura.
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Sistemas de IA aprendem explorando e se motivando, melhorando seu desempenho nas tarefas.
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Novo framework melhora o planejamento de IA ao melhorar a compreensão visual e o raciocínio.
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Um jeito de gerenciar o movimento de robôs enquanto evita colisões em ambientes movimentados.
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Um método pra ajudar robôs a se adaptarem a situações inesperadas de forma eficaz.
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Um novo framework melhora o trabalho em equipe entre humanos e robôs, entendendo as ações humanas.
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Uma olhada em como os modelos o1 planejam ações e seu desempenho em várias tarefas.
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Esse método ajuda as máquinas a planejarem ações com base em vídeos instrutivos de forma eficaz.
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Explore como as camadas LoRA melhoram as habilidades de raciocínio e planejamento da IA.
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Drones melhoram as operações de busca e salvamento com tomadas de decisão inteligentes e planejamento eficiente.
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Robôs aumentam a eficiência com um planejamento melhor pra tarefas futuras.
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Sistemas multiagente ajudam robôs a aprender e se adaptar enquanto trabalham juntos.
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