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Integrando medidas de segurança no aprendizado por reforço para um treinamento de IA responsável.

Robôs otimizam seus caminhos pra se deslocar com segurança em lugares cheios.

Uma nova ferramenta que garante interações seguras entre humanos e IA.

CUE-M junta imagens e texto pra buscas eficazes.

Usando funções de densidade pra ajudar robôs a navegar com segurança em ambientes movimentados.

O framework ICER testa as medidas de segurança em modelos de texto para imagem de forma eficaz.

Aprenda como a formação de gás afeta o desempenho e a saúde das baterias em pouch-cell.

Garantir que os robôs consigam fazer as tarefas sem causar danos ou bagunça.

Agentes de linguagem de IA trazem riscos de segurança por causa de vulnerabilidades no processamento de instruções.

Um estudo mostra como humanos e IA podem aprender a equilibrar juntos em tempo real.

O TraSCE orienta a criação de imagens longe de conteúdos prejudiciais.

Robôs melhoram as habilidades de entrega usando câmeras estéreo pra interações humanas mais seguras.

Ensinar robôs a lidar com situações difíceis de forma segura é essencial para o sucesso deles.

Um novo sistema simplifica o controle de robôs, aumentando a segurança e a facilidade para todos os usuários.

Novo método melhora a detecção de eletrodos em baterias de íon de lítio.

O Prototipo de Proxy de Outlier melhora a capacidade dos modelos de IA de detectar dados não vistos.

Uma nova estrutura melhora a segurança e a explicabilidade em aplicações de RL.