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In der realen Welt stellen Verteilungsverschiebungen ein großes Problem für die Planung dar. Ein Modell, das unter bestimmten Bedingungen g…

Partially observable Markov‑Decision‑Processes (POMDPs) bilden ein zentrales Modell für Entscheidungen unter Unsicherheit. Trotz ihrer Bede…

In einer wegweisenden Studie wird ein Verfahren vorgestellt, das autonome Agenten befähigt, Systeme mit verborgenen Zuständen zu erlernen u…

Ein neues arXiv-Papier präsentiert einen innovativen Ansatz, bei dem Reinforcement‑Learning (RL) mithilfe spektraler Darstellungen statt he…

Forscher haben einen neuen Ansatz entwickelt, der die klassische Policy‑Iteration für episodische Partially Observable Markov Decision Proc…

Weltmodelle werden zunehmend als sichere Testumgebung für KI-Agenten genutzt, bevor sie in der realen Welt eingesetzt werden. Trotz ihrer h…

In einer kürzlich veröffentlichten Arbeit auf arXiv wird ein innovativer Ansatz zur direkten Optimierung von Politikleistungen in kontrolli…

In der Welt der partiell beobachtbaren Markov-Entscheidungsprozesse (POMDPs) hat die klassische Punkt-basierte Wertiteration lange die Ober…

Ein neues arXiv‑Preprint präsentiert einen Durchbruch in der Planung für Multi‑Agenten‑Systeme. Der Autor definiert die Klasse der Determin…