Coordinación Continua de Robots Cuadrúpedos con Descubrimiento Semántico
Descubre cómo Conquer permite a robots cuadrúpedos aprender nuevas habilidades de coordinación sin olvidar las anteriores, logrando un 95.6% de éxito.
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Entrena políticas cuantizadas para hardware entero. En FPGA: latencias en µs, consumo en µJ, con 2 bits por peso y robustez al ruido.
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¿Cansado del olvido catastrófico? Un nuevo enfoque inspirado en el sueño permite entrenar secuencialmente sin perder lo aprendido.
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SkeMex permite a agentes médicos acumular habilidades reutilizables de la experiencia, mejorando el razonamiento clínico sin actualizar modelos.
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MetaEvo permite a los agentes de IA mejorar su razonamiento aprendiendo de la experiencia mediante metaoptimización. Dos fases para una evolución continua.
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