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Novas técnicas melhoram a eficiência de aprendizado em ambientes multi-agente.

Uma nova abordagem melhora o reconhecimento de formas 3D usando técnicas de aprendizado multimodal.

Os robôs estão aprendendo a trabalhar juntos como humanos em tarefas complexas.

Estudo mostra que robôs conseguem avaliar a saúde mental das crianças de forma eficaz usando questionários já conhecidos.

Pesquisadores combinam otimização de trajetória e aprendizado por reforço pra melhorar robôs com patas.

Novo framework melhora a maneira como os robôs aprendem com visuais e linguagem.

Explorando métodos de privacidade diferencial em aprendizado por reforço pra proteger dados sensíveis.

Explorando técnicas de controle sem modelo em canais de comunicação limitados.

Um estudo sobre como melhorar o reconhecimento de objetos por máquinas de qualquer ângulo.

Volumes maiores de cirurgia robótica levam a melhores resultados para os pacientes e a custos mais baixos.

Esse artigo apresenta uma nova abordagem pra controlar grandes grupos de sistemas.

Analisando as limitações dos modelos de linguagem pra gerar definições de planejamento em diferentes contextos.

Novos métodos de controle melhoram a estabilidade de robôs de equilíbrio subatuados usando processos gaussianos.

Estudo revela benefícios de treinar robôs com experiências variadas de tarefas.

A pesquisa explora métodos avançados pra entender como os peixes nadam e melhorar o design de robôs aquáticos.

RoadRunner ajuda robôs a navegar por terrenos externos difíceis de forma segura e eficiente.

Um novo método melhora a eficiência das tarefas de montagem em 2D e 3D.

Esse estudo analisa como reconstituir pontos com base em informações de distância limitadas.

O MemoNav ajuda os robôs a encontrarem o caminho usando um sistema de memória único.

Um novo modelo melhora o desempenho dos agentes em tarefas de aprendizado por reforço.

Uma nova abordagem pra melhorar a estimativa de valor das ações em agentes de aprendizado por reforço.

Os robôs melhoram suas interações através de uma mistura de métodos de aprendizado.

Pesquisadores melhoram operações de drones para busca e salvamento eficaz.

Pesquisas mostram que métodos de regularização gerais melhoram o desempenho de agentes de RL off-policy em várias tarefas.

Um novo método melhora o rastreamento de falantes usando dados de áudio e vídeo.

Nova abordagem melhora os testes para modelos de ancoragem visual usando análise combinada de texto e imagem.

Novo método melhora a velocidade de aprendizado e a colaboração em ambientes multi-agente.

Os robôs aprendem a manusear objetos usando o toque pra ter uma adaptação melhor.

Novo framework melhora o reconhecimento de objetos em ambientes complexos para veículos autônomos.

Esse método dá foco nas mudanças de estado pra melhorar o planejamento de tarefas em vídeos.

Novos conjuntos de dados melhoram os modelos de estimativa de profundidade para vários ambientes.

Um novo método melhora a estimativa de pose para objetos que não tinham sido encontrados antes.

O DUFOMap oferece mapeamento em tempo real eficiente para ambientes dinâmicos.

Novos métodos automatizam a descoberta das leis constitutivas para materiais hiperelásticos.

Estudo analisa estratégias de comunicação eficazes para robôs que precisam de ajuda em áreas urbanas.

Um novo método melhora os testes de sistemas de implicação visual ao focar nas relações entre objetos.

Um novo método melhora o controle de sistemas complexos usando técnicas baseadas em dados.

Um novo método melhora o aprendizado dos agentes LLM ao abraçar tanto os sucessos quanto os fracassos.

Esse trabalho apresenta um sistema pra compartilhar habilidades entre diferentes robôs.

NatSGD melhora a compreensão dos robôs através de interações com fala natural e gestos.