В статье представлена теоретическая база для понимания и обеспечения локальности в системах многоагентного обучения с подкреплением, что позволяет создавать масштабируемые решения даже в условиях высокой связанности агентов.
Исследование демонстрирует, как современные языковые модели могут значительно упростить и ускорить процесс автоматической обработки гарантийных претензий.
Новое исследование демонстрирует, как функционально-градиентные решетчатые структуры на основе BCC могут одновременно повысить энергопоглощение при ударах и эффективность теплоотвода.
В статье предлагается оригинальный подход к планированию в Марковских процессах принятия решений, рассматривающий задачу как вывод оптимальной политики с использованием байесовского подхода.
Исследователи разработали алгоритм, позволяющий роботам надежно выполнять сложные задачи, заданные в виде логических формул.