Um método novo pra controlar pêndulos duplos mostra melhorias significativas em estabilidade e adaptabilidade.
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Ciência de ponta explicada de forma simples
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Descubra como os KANs oferecem uma alternativa eficiente às redes neurais tradicionais.
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O SHIRE aumenta a velocidade de aprendizado dos robôs ao misturar a intuição humana com o aprendizado por reforço.
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Aprenda como POMDPs melhoram a tomada de decisão em ambientes incertos.
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Novas ideias sobre a convergência em Aprendizado TD Linear sem independência estrita das características.
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Analisando o impacto da qualidade dos dados na pesquisa de aprendizado por reforço multiagente offline.
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Usando grandes modelos de linguagem pra simplificar o feedback em aprendizado por reforço.
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Uma nova abordagem para modelos de mundo usando dados sintéticos pra melhorar a adaptabilidade.
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Esse artigo apresenta um método pra estabilizar sistemas não lineares usando aprendizado por reforço.
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MAST melhora a eficiência no treinamento de vários agentes de IA por meio de métodos esparsos.
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Esse método personaliza sistemas ao integrar as preferências dos usuários por meio da fusão dinâmica de políticas.
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Pesquisadores estão explorando novas maneiras de melhorar o desempenho do aprendizado por reforço.
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Aprenda como os métodos de gradiente de política melhoram a tomada de decisão em várias indústrias.
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Apresentando o FraCOs, um novo método para agentes de IA aprenderem e se adaptarem de forma eficiente.
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Explorando como novas técnicas melhoram a adaptabilidade em sistemas de aprendizado por reforço.
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Explorando os métodos mais recentes em aprendizado por reforço offline para treinar agentes inteligentes.
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Aprenda como os métodos de gradiente de política melhoram a eficiência do aprendizado de máquina.
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Descubra estratégias pra melhorar a aprendizagem em ambientes complexos com pouca visibilidade.
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Descubra como os Decision Transformers ajudam os robôs a aprender com poucos exemplos.
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Um estudo revisa o Decision Transformer e o Decision Mamba no desempenho em jogos da Atari.
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Uma olhada em como os spins interagem em um modelo unidimensional bem animado.
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Uma nova estrutura que melhora a tomada de decisão através de amostragem inteligente de experiências.
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MARC melhora a colaboração entre agentes em ambientes complexos pra resultados de aprendizado melhores.
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Robôs aprendem a andar juntos usando métodos avançados sem compartilhar dados sensíveis.
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