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Este estudo traz soluções pra distribuir itens com base em preferências compartilhadas.

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Antecipar eventos futuros molda as decisões no dia a dia e na tecnologia.

Estratégias pra melhorar a tomada de decisão em ambientes cooperativos com informações incompletas.

Este artigo analisa como os agentes controlam o acesso à informação enquanto gerenciam custos em jogos de campo médio.

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Um guia pra tomar decisões informadas durante surtos de doenças usando técnicas de otimização.

Um novo método pra controlar sistemas imprevisíveis de forma segura.

Explorando métodos pra ranqueamento justo em várias aplicações.

Uma olhada em métodos para medir a diversidade de preferências em sistemas de votação.

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O SIDU-TXT esclarece as decisões de IA no processamento de linguagem natural.

Um novo método melhora a coordenação sem precisar ter visibilidade completa em ambientes de equipe.

Um novo algoritmo melhora a otimização multiobjetivo com soluções eficientes e bem distribuídas.

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Explora os equilíbrios sequenciais e o papel deles em jogos com incerteza.

Um novo método melhora a tomada de decisões em situações incertas usando medidas de probabilidade.

Explora como o aprendizado por reforço offline melhora a tomada de decisões analisando experiências passadas.

Esse artigo fala sobre estratégias de controle em jogos de líder-seguidor com informações privadas.

Estudo revela como os LLMs adaptam o aprendizado com base no feedback durante as tarefas.

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

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

Um olhar sobre MDPs de estados infinitos e seu papel no aprendizado por reforço.

Combinar conhecimento causal com aprendizado por reforço melhora a tomada de decisão da IA.

Um olhar sobre as várias formas e implicações da ignorância na teoria do conhecimento.

A otimização estocástica online ajuda a lidar com a incerteza na hora de tomar decisões.

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

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

Explora como as atitudes em relação ao risco moldam nossas escolhas em situações incertas.

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Aprenda estratégias pra controlar sistemas mesmo com variáveis desconhecidas.

Uma nova estrutura melhora o aprendizado mesmo sem feedback.

Analisando como as experiências passadas moldam nossas opiniões e a confiança na tomada de decisões.

Um guia pra entender modelos preditivos e suas aplicações no aprendizado.

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

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NLRL combina aprendizado por reforço com linguagem natural pra melhorar a tomada de decisões.

Explorando como as discordâncias dos juízes podem melhorar as previsões de IA nos resultados legais.

CEQR-DQN melhora a tomada de decisões ao gerenciar eficientemente as incertezas na IA.