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<p>Agenten lernen, wann sie handeln: Intervall‑Aware RL mit Vorhersage</p> <p>Autonome Agenten, die in kontinuierlichen Umgebungen agieren, stehen vor der Herausforderung, nicht nur zu entscheiden, was sie tun sollen, sondern auch, wann sie handeln. In einer neuen Studie wird ein leichtgewichtiges, adaptives temporales Kontrollsystem vorgestellt, das aus Erfahrung das optimale Intervall zwischen kognitiven Ticks lernt. Damit ersetzt es ad‑hoc, biologisch inspirierte Timer durch eine prinzipielle, lernbasier

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