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Uma nova abordagem usando energia para aprendizado de máquina e tomada de decisão.

WeShap melhora a qualidade da rotulagem de dados para modelos de aprendizado de máquina.

A IA facilita a criação de diagramas de classe, aumentando a eficiência e a precisão no design de software.

Um novo método combina feedback humano e aprendizado de máquina pra monitorar a qualidade dos dados de forma eficaz.

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Usando aprendizado de máquina pra melhorar o acoplamento de luz a laser em fibras ópticas.

Analisando quem é responsável pelos resultados influenciados por algoritmos na tomada de decisões.

LLM-A* combina algoritmos tradicionais com modelos de linguagem pra um planejamento de caminho mais eficiente.

Pesquisadores desenvolvem novos métodos para treinar robôs com segurança em ambientes arriscados.

Um novo método ajuda robôs a decidirem quando parar de explorar ambientes internos.

Os robôs tão melhorando a habilidade de se adaptar a tarefas em vários ambientes.

Uma nova abordagem pra criar APIs a partir de especificações AAS de forma eficiente.

DuMapNet simplifica a geração de mapas nível de faixa, melhorando as aplicações de transporte.

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Uma nova abordagem ajuda os robôs a se adaptarem rapidamente a tarefas desconhecidas.

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Essa pesquisa foca em usar agentes baseados em LLM pra melhorar a manutenção de software.

AUTOPRIV simplifica a privacidade de dados pra galera que não manja muito de tecnologia.

Robôs aprendem novas tarefas mais rápido usando habilidades que já têm de experiências passadas.

Um novo método para selecionar exemplos de dados aprimora a eficiência do aprendizado de máquina.

Robôs precisam se comunicar bem pra fazer as tarefas, então ter visibilidade mútua é essencial.

Sistema de controle descentralizado melhora o trabalho em equipe de robôs bípedes em terrenos acidentados.

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RoboUniView melhora a forma como os robôs aprendem tarefas em diferentes configurações de câmeras.