Um novo framework melhora a eficiência da gestão de tarefas de deep learning em diferentes hardwares.
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Ciência de ponta explicada de forma simples
Um novo framework melhora a eficiência da gestão de tarefas de deep learning em diferentes hardwares.
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Novo método melhora o desempenho de robôs em tarefas com mais precisão e segurança.
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Estudo avalia a eficácia do feedback na aprendizagem motora por meio de tarefas online.
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Novos modelos mostram a ativação seletiva do cerebelo em tarefas de movimento e memória.
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O agente ExpeL aprende com as experiências pra melhorar o desempenho em várias tarefas.
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Aprenda a atribuir tarefas aos robôs pra uma cooperação e eficiência melhor.
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KGrEaT avalia a qualidade e a utilidade de gráficos de conhecimento para várias tarefas.
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Um novo método melhora o aprendizado de máquina ao reter conhecimento enquanto aprende novas tarefas.
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Um método novo busca ajudar modelos a aprender tarefas novas sem esquecer as antigas.
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Um novo método melhora as interações robóticas por meio de planejamento de movimento baseado em linguagem.
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Um novo método ajuda os robôs a resolverem melhor desafios de arranjo.
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Estudo revela que padrões de olhar focado melhoram o desempenho e o treinamento cirúrgico.
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Uma nova forma de coletar dados de ajuste de instrução para grandes modelos de linguagem.
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O sistema de Diretor melhora o comportamento dos robôs ao facilitar as transições de tarefas e aumentar a adaptabilidade.
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Como explicações de robôs podem melhorar o trabalho em equipe e a resolução de erros.
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Métodos pra equilibrar a distribuição de tarefas entre os recursos pra ter um desempenho melhor.
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Explorando as complexidades de como os agentes sabem alcançar objetivos.
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Pesquisadores analisam a previsibilidade do desempenho de modelos de linguagem à medida que a computação de treinamento aumenta.
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TroVE simplifica a criação de funções para tarefas de programação, melhorando a precisão e a eficiência.
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Um olhar sobre como o VWFA processa a linguagem escrita e se conecta com outras áreas do cérebro.
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Novo método de controle melhora a interação do robô para tarefas de limpeza e lixamento.
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Estudo questiona a necessidade de otimizar exemplos em contexto quando instruções claras são dadas.
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Um conjunto de dados pra avaliar as dificuldades em tarefas de montagem usando anotações em vídeo.
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Um estudo investiga a assistência robótica para pessoas com deficiência visual.
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Novo conjunto de dados melhora a habilidade dos agentes de computador em realizar várias tarefas.
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Pesquisadores estão criando robôs que entendem instruções simples de humanos pra realizar tarefas melhores.
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Um conjunto de dados criado pra testar modelos de aprendizado de máquina sob fatores conflitantes que mudam.
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Pesquisas mostram que métodos de regularização gerais melhoram o desempenho de agentes de RL off-policy em várias tarefas.
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Novo método reduz o tempo de localização de idioma em estudos do cérebro.
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Uma abordagem nova pra combinar diferentes modelos de forma eficaz pra ter um desempenho melhor.
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Explorando como esboços feitos à mão podem melhorar o desempenho das tarefas dos robôs.
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Um novo framework melhora o agendamento de tarefas em sistemas em tempo real.
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Aprenda a mitigar transferências negativas em aprendizado por reforço contínuo com Reset e Distill.
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Estudo revela comportamento complexo da DMN durante a troca de tarefas.
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E avaliando como os preconceitos nos modelos de linguagem afetam aplicações no mundo real.
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Um framework pra melhorar o desempenho de NLP em vários dialetos de linguagem.
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Um novo benchmark avalia como as máquinas planejam tarefas complexas com diferentes tipos de dados.
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Um novo benchmark revela os pontos fortes e fracos dos VLLMs em tarefas multimodais.
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Robôs aprendem a se adaptar e melhorar recebendo feedback humano em tempo real.
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Apresentando um espaço de design estruturado para assistentes de escrita inteligentes.
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