Este artigo examina os métodos para criar veículos autônomos seguros.
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Ciência de ponta explicada de forma simples
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Explorando o cenário regulatório da IA generativa e suas implicações.
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Novas estruturas de árvore melhoram a visibilidade na tomada de decisão em sistemas de IA.
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Pesquisa sobre como agentes prejudiciais podem corromper agentes bons em RL descentralizada.
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Um método pra encontrar estratégias em MDPs sem conhecimento prévio.
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Um modelo simplificado pra navegação eficaz usando instruções em linguagem natural.
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A opinião da juventude sobre a política de geração sem fumaça é essencial pra seu sucesso.
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Este artigo fala sobre métodos para verificar redes neurais em tarefas de alcance e evitação.
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O MOMBO melhora a tomada de decisão no aprendizado por reforço offline com uma estimativa de incerteza aprimorada.
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SeMOPO melhora o aprendizado a partir de dados de baixa qualidade, separando informações úteis do barulho.
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Esse framework melhora a eficiência de aprendizagem em tarefas complexas através de estruturas hierárquicas.
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Novo framework mistura recompensas e limites em aprendizado por reforço.
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Explorando a diferença no acesso à Internet nas cidades brasileiras e seu impacto.
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Esse artigo fala sobre estratégias pra uma gestão de colateral eficiente em sistemas de blockchain de camada dois.
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CMDPs combinam maximização de recompensas com segurança em aplicações de IA.
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Um novo algoritmo combina RL offline e feedback de preferência para uma melhor tomada de decisão.
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Uma abordagem inovadora para a coleta eficiente de feedback em aprendizado por reforço para segurança.
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Este artigo analisa o Gradiente Natural de Política para uma tomada de decisão eficiente em grandes espaços de estado.
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Um novo método melhora a tomada de decisão em situações de incerteza usando Processos de Decisão de Markov robustos.
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Explorando a relação entre aprendizado por reforço e a tomada de decisão ética em máquinas.
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RPO melhora a velocidade e a segurança na tomada de decisões em aprendizado por reforço através do aprendizado reflexivo.
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Analisando como o aprendizado de máquina transforma as oportunidades de emprego no Canadá.
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Combinar a alcançabilidade de Hamilton-Jacobi com aprendizado por reforço aumenta a segurança em sistemas de controle.
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Um novo método propõe uma forma melhor dos robôs aprenderem tarefas de maneira eficiente.
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Um novo método melhora a exploração de robôs e a conquista de objetivos através da distância temporal.
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Uma nova política tem como objetivo reduzir as taxas de fumo entre os jovens adultos.
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Compartilhando experiências pra melhorar o desenvolvimento futuro de robôs.
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Esse estudo foca em aprendizado por reforço offline e no desenvolvimento de algoritmos pra melhorar a tomada de decisão.
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Pesquisadores propõem um novo método para locomoção de robôs, focando na posição dos pés.
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Analisando como os anúncios ao ar livre influenciam dietas e saúde em Xela.
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Este artigo fala sobre o desenvolvimento de políticas vencedoras em famílias de MDPs.
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Explorando estratégias para uma comunicação eficaz na adoção de produtos.
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Um olhar sobre os desafios e esforços colaborativos em torno das doenças raras na Índia.
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Um novo método melhora a adaptabilidade dos agentes de RL a ambientes em mudança.
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Apresentando o PromptAdapt pra melhorar a adaptação em robôs com treinamento mínimo.
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Uma nova estrutura melhora a modelagem baseada em agentes ao integrar diferentes opiniões de especialistas.
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Repensando MDPs através da geometria pra tomar decisões mais eficientes.
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aBCF permite uma melhor avaliação das intervenções entre indivíduos e grupos.
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Transferência Cautelosa-Aware melhora a segurança e o desempenho em aplicações de aprendizado por reforço.
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Uma nova abordagem para gerar políticas que atendam a diferentes preferências.
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