Este artigo examina o papel do RL na resolução da conjectura de Andrews-Curtis.
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Ciência de ponta explicada de forma simples
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Um novo método melhora a coleta de informações para robôs em situações complexas.
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Um novo método ajuda os pesquisadores a analisar melhor os dados afetados por atividade Sybil.
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Estudo revela o papel da dopamina na repetição de memórias e no processamento de recompensas no cérebro.
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Um olhar sobre como crenças e riscos influenciam a tomada de decisão.
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Um novo ambiente RL tem como objetivo melhorar a otimização de código para o compilador MLIR.
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Melhorando o desempenho do Q-learning em meio a feedbacks corrompidos em aplicações do mundo real.
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Aprenda como os animais fazem escolhas usando informações sensoriais e experiências passadas.
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Esse artigo fala sobre como o Sliding-Window Thompson Sampling ajuda na tomada de decisões em ambientes que mudam.
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Esse estudo apresenta o BiMI pra melhorar sistemas de recompensa em aprendizado por reforço.
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Esse estudo mostra os benefícios de características que mudam devagar no aprendizado e na tomada de decisões.
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Um método novo para treinar agentes a se adaptarem a várias tarefas usando experiências diversas.
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Explorando como colocar bondade em máquinas inteligentes pra ter melhores interações.
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Explorando como os robôs podem equilibrar responsabilidade e recompensas na tomada de decisões.
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Aprenda a usar métodos estatísticos legais pra tomar decisões melhores em sistemas complexos.
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Pesquisas mostram como a conexão cerebral afeta os níveis de apatia.
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Explore como a gente avalia o valor das nossas escolhas na vida.
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Novas táticas de mineração ameaçam a justiça na mineração de criptomoedas.
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Novos métodos ajudam os robôs a aprender com experiências passadas e futuras de forma eficaz.
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O RLInspect ajuda a analisar e melhorar modelos de aprendizado por reforço de forma eficaz.
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Um olhar sobre como as máquinas melhoram suas habilidades de raciocínio através do aprendizado estruturado.
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Saiba mais sobre processos de decisão de Markov robustos e suas aplicações na incerteza.
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Uma nova abordagem melhora a tomada de decisão dos robôs equilibrando recompensas imediatas e futuras.
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Aprenda como os robôs podem dominar tarefas de forma eficiente com métodos de treinamento estruturados.
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Um olhar sobre MDPs robustos e seu papel na tomada de decisões incertas.
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Descubra como o aprendizado por reforço aprimora grandes modelos de linguagem para uma interação melhor com humanos.
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Descubra como as células de lugar moldam nossa compreensão do espaço e da memória.
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Um novo método aumenta a exploração dos agentes em várias tarefas.
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Aprenda como técnicas assíncronas melhoram a tomada de decisão em tempo real para agentes de IA.
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CML junta recursos pra melhorar o aprendizado de máquina, enquanto cuida da justiça e da transparência.
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Novo método melhora o entendimento de agentes cruciais na dinâmica de equipe.
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Descubra como os robôs melhoram suas habilidades na manipulação de objetos delicados.
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Explore como a descoberta de subobjetivos melhora a tomada de decisão em aprendizado por reforço.
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Explore como jogos estocásticos de turnos misturam sorte e estratégia.
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CAPS melhora o aprendizado por reforço mantendo os agentes de IA seguros enquanto alcançam objetivos.
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Analisando como a percepção de esforço afeta a motivação em indivíduos com depressão.
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