#Reinforcement Learning

Aprendizado por reforço September 4, 2026

Introdução à Aprendizagem por Reforço Multiagente — Otimizando em um Mundo Onde o Outro Lado Também Está Aprendendo

Quando múltiplos agentes aprendem simultaneamente, um MDP de agente único deixa de ser válido. Este artigo organiza não estacionariedade, configurações cooperativas/competitivas/mistas, CTDE, o problema de atribuição de crédito, MADDPG e QMIX, com equações e diagramas.

Fundamentals · 10 min de leitura Aprendizado por reforço September 4, 2026

Guia Básico de Design de Recompensas — Por que "O que Maximizar" é a Parte Mais Difícil do Aprendizado por Recompensa

Em implementações de aprendizado por reforço, o projeto da função de recompensa determina o resultado com mais frequência do que o próprio algoritmo. Este artigo aborda recompensas esparsas versus densas, a invariância de política na modelagem de recompensas baseada em potencial, casos reais de manipulação de recompensas, aprendizado por reforço inverso e aprendizado por reforço com restrições.

Fundamentals · 9 min de leitura Tendências tecnológicas September 4, 2026

Tendências tecnológicas em modelos mundiais

Um 'Modelo Mundial' aprende a dinâmica de um ambiente e simula o futuro dentro de sua própria cabeça. Desde o VAE+RNN de Ha & Schmidhuber, passando pelo DreamerV3, Genie 3 e Sora, até a arquitetura JEPA defendida por Yann LeCun — este artigo mapeia a divisão entre abordagens generativas e não generativas, e a barreira comum da consistência física que ambos os lados encontram.

Trends · 10 min de leitura Aprendizado por reforço September 3, 2026

Introdução à aprendizagem por reforço: aprendizagem por imitação e aprendizagem por reforço inversa.

Clonagem de comportamento, DAgger e aprendizado por reforço inverso utilizam demonstrações quando as recompensas são difíceis de definir. Este guia introdutório aborda mudança de covariáveis, inferência de recompensa, conexões VLA, avaliação, segurança e proveniência de dados.

Fundamentals · 6 min de leitura Aprendizado por reforço September 3, 2026

Fundamentos de Aprendizado por Reforço — MDPs, Equações de Bellman e Exploração para Robôs

O aprendizado por reforço é um processo de circuito fechado no qual um agente escolhe ações a partir de observações e maximiza recompensas futuras. Este guia explica os Processos de Decisão de Markov (MDPs), funções de valor, políticas, equações de Bellman, exploração versus explotação, design de recompensas e o caminho da simulação para um robô real.

Fundamentals · 7 min de leitura Aprendizado por reforço September 3, 2026

Aprendizado por reforço baseado em modelos e simulação para realidade

Modelos mundiais, erro de previsão, MPC, randomização de domínio, identificação de sistemas e monitoramento de segurança para máquinas reais.

Fundamentals · 5 min de leitura Tendências tecnológicas August 20, 2026

Tendências tecnológicas na navegação

Desde o fluxo de trabalho clássico de mapas, mapas de custo e planejamento de trajetória, até abordagens de ponta a ponta via aprendizado por reforço, e modelos fundamentais construídos sobre modelos de visão e linguagem. Uma análise do estado atual da navegação autônoma de robôs móveis.

Trends · 9 min de leitura