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Des chercheurs montrent que des simulateurs peuvent entraîner des modèles de prévision efficaces pour pallier le problème du cold-start lors du déploiement de nouvelles politiques décisionnelles.
Un framework fait progresser des robots manipulateurs de 28,6% à 95% de réussite sans retoucher les poids du modèle, via simulation et skills symboliques.
NVIDIA Warp et MjWarp optimisent les workflows de simulation et d'apprentissage en robotique grâce à l'accélération GPU, réduisant drastiquement les temps de calcul.
NVIDIA détaille un flux de travail par agents pour préparer et valider des jumeaux numériques en OpenUSD.
Un cadre de travail simule les états mentaux des utilisateurs pour créer un signal d'entraînement privilégié.
Analyse des dynamiques de simulation entre agents autonomes et des limites de leurs interactions.