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A pesquisa examina o uso de VLMs pra avaliar as ações de robôs.

Novo método para exploração robótica segura enquanto aprende de forma eficaz.

Um novo método melhora a segurança dos robôs ao navegar em ambientes complexos.

Um método pra melhorar a cooperação em sistemas multiagente com recompensas raras.

Apresentando um novo método pra detectar erros em ações robóticas durante a imitação com poucos exemplos.

O SEABO gera recompensas a partir de dados de especialistas, simplificando o aprendizado de imitação offline.

Novos algoritmos enfrentam desafios em espaços de estado-ação contínuos do Aprendizado por Reforço.

Uma nova abordagem para aprendizado por reforço lida com recompensas atrasadas usando feedback agrupado.

Novos métodos melhoram a eficiência de amostra e a velocidade no aprendizado por reforço.

Text2Data melhora a geração de dados usando fontes rotuladas e não rotuladas de forma eficaz.

CURE melhora o desempenho dos robôs otimizando as configurações de jeito eficiente.

Um novo método identifica falhas nos motores de quadricópteros para aumentar a segurança.

Um novo método melhora a tomada de decisão em ambientes dinâmicos para agentes de IA.

Descubra como os Modelos de Mundo de Ações melhoram a tomada de decisão em ambientes complexos.

Novos métodos melhoram a segurança de sistemas complexos como robôs e veículos autônomos.

Esse estudo mostra como alinhar as vozes dos robôs com seus designs de forma eficaz.

Um novo método melhora a tomada de decisão sob restrições em aprendizado por reforço.

Novos métodos melhoram o design de controle para especificações robóticas complexas.

Novos métodos ajudam robôs a explorar ambientes desconhecidos sem mapas prévios.

Analisando os desafios do emaranhado de cabos e novas soluções para robôs amarrados.

Os robôs melhoram a eficiência da coleta de dados com planejamento de caminho dinâmico em ambientes desconhecidos.

Novo método de controle melhora a interação do robô para tarefas de limpeza e lixamento.

Agentes artificiais aprendem estratégias de comunicação pra melhorar a colaboração em um jogo.

Uma nova abordagem simplifica a adaptação do movimento das mãos para várias aplicações.

Usando Modelos de Visão-Linguagem pra melhorar o feedback e a eficiência de aprendizado dos robôs.

LPT melhora a tomada de decisão das máquinas ao dar mais importância ao planejamento do que às recompensas imediatas.

Um novo método ajuda os robôs a encontrarem caminhos seguros em meio à incerteza.

Analisando métodos de controle para agentes que mantêm formações enquanto seguem um caminho.

Este artigo explora a integração do aprendizado por reforço com controle ótimo estocástico para decisões mais seguras.

Um método pra robôs avaliarem melhor o que tá ao redor usando dados visuais e táteis combinados.

Um novo framework para agentes de IA dinâmicos em várias áreas.

Um novo método melhora o controle de sistemas não lineares com parâmetros que mudam.

Uma olhada em como gerenciar a segurança em ambientes incertos para sistemas autônomos.

Uma nova estrutura melhora o aprendizado mesmo sem feedback.

Analisando técnicas de controle de formação para vários agentes usando restrições de distância e ângulo.

Os avanços em IA estão focados em avaliar a incerteza na detecção de objetos por robôs.

Um novo método melhora o planejamento de rotas de VANTS em ambientes dinâmicos.

Pesquisadores estão explorando LLMs pra guiar os movimentos de andar dos robôs com comandos de texto.

Pesquisadores desenvolvem um método para controlar robôs de forma eficiente em diferentes designs.

Um novo método melhora como os robôs interpretam as instruções dos usuários de forma segura.