NLRL combina aprendizado por reforço com linguagem natural pra melhorar a tomada de decisões.
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Ciência de ponta explicada de forma simples
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Explorando como as discordâncias dos juízes podem melhorar as previsões de IA nos resultados legais.
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CEQR-DQN melhora a tomada de decisões ao gerenciar eficientemente as incertezas na IA.
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Aprenda como funções lineares por partes podem simplificar a tomada de decisões em situações de incerteza.
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Agentes de IA usam simulações pra melhorar a cooperação em cenários competitivos.
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Combinando estatísticas bayesianas e teoria da decisão pra melhorar a tomada de decisão com dados incertos.
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Um novo método melhora a cooperação em ambientes multiagente pra tomar decisões melhores.
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Analisando o comportamento estratégico e a manipulação nos processos de votação.
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Modelagem causal ajuda a esclarecer as relações de causa e efeito em várias áreas.
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Esse trabalho aperfeiçoa a inferência contrafactual pra melhorar a tomada de decisão na saúde.
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Uma nova abordagem para previsões reduz o arrependimento de troca para agentes de tomada de decisão.
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Como os zelotes moldam a dinâmica de tomada de decisão em grupos.
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Esse jeito ajuda os usuários a criar visualizações de dados que funcionam bem.
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Um método pra otimizar tarefas com incerteza usando equações relacionais fuzzy.
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A exploração é essencial pra galera aprender e melhorar a tomada de decisão.
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Esse projeto tem como objetivo criar agentes de IA que mandam bem na tomada de decisão dentro do jogo Battlespace.
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Analisando como os custos afetam a persuasão por meio de experimentos em indústrias como farmacêuticas e startups.
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Decisões rápidas em animais revelam habilidades cognitivas e adaptabilidade surpreendentes.
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O BICauseTree oferece métodos transparentes pra estimar efeitos causais em várias áreas.
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Este artigo explora o impacto da votação incompleta nos processos de tomada de decisão.
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Entender causalidade pode melhorar a tomada de decisão e a adaptabilidade da IA.
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Um olhar sobre a necessidade de justiça e explicações claras em sistemas de IA.
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Explorando os benefícios de usar programação no aprendizado por reforço.
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Estudo de como os agentes chegam a um acordo com comunicação limitada.
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Estudo mostra que a IA afeta a justiça, a confiança e a cooperação nas interações sociais.
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Uma visão geral do design de leilão considerando as avaliações interdependentes dos licitantes.
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Analisando os piores cenários no algoritmo simplex e na iteração de políticas.
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O PCA-Bench testa modelos de linguagem grandes em cenários complexos de tomada de decisão.
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Discutindo o papel dos valores na tomada de decisões éticas dos cientistas.
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Um novo método melhora a tomada de decisão personalizada em sistemas de aprendizado de máquina.
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Aprenda métodos para compartilhar de forma justa itens e tarefas do dia a dia.
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Uma olhada em como a inferência ativa guia a tomada de decisões em situações de incerteza.
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Esse estudo analisa como os animais tomam decisões com base em recompensas e riscos.
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Explore a sinergia da lógica fuzzy e da lógica modal pra tomar decisões em situações incertas.
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Explorar como a complexidade das escolhas impacta a tomada de decisão e leva a erros.
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Um novo método melhora o desempenho dos agentes em ambientes complexos sem precisar de treinamento extra.
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Um estudo sobre como identificar e reduzir o viés cognitivo em modelos de linguagem grandes.
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Uma nova abordagem treina agentes de IA pra tomar decisões justificáveis através de debates estruturados.
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Enfrentando o desafio da privacidade na tomada de decisão baseada em dados na saúde.
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Investigando contratos e desempenho de agentes em situações de contratação repetida.
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