Всем привет!🔥

📆Завтра (28 февраля) в 16:00
Анастасия Иванова расскажет про

Beyond probability: Dempster-Shafer theory for AI and uncertainty modeling

На встрече мы обсудим теорию Депмстера-Шафера (DST) как альтернативу классическим вероятностным методам для оценки неопределённости и принятии решений на его основе. DST позволяет явно моделировать неопределённость и неполное знание с помощью распределения «доверия» (belief functions). Мы рассмотрим в чём отличия DST от байесовского подхода и в каких задачах DST оказывается полезной для AI на примерах трёх статей:

1. PrefCLM: Enhancing Preference-based Reinforcement Learning with Crowdsourced Large Language Models
2. Prototype-based Aleatoric Uncertainty Quantification for Cross-modal Retrieval
3. Calibrating LLMs with Information Theoretic Evidential Deep Learning

🍿Ссылка на подключение

Подписаться⤵️
Embodied AI Reading Club

Всем привет!🔥

📆Завтра (7 марта) в 16:00
Эллина Алёшина расскажет про

Attacks on LLM-controlled robots

Обсудим атаки на LLM-агентов, направленные на манипуляцию их поведением и побуждение к выполнению вредоносных физических действий. Рассмотрим, как слабые места в механизмах выравнивания моделей позволяют злоумышленникам изменять поведение LLM превращая их в потенциально опасные системы

Статьи:
1. BadRobot: Jailbreaking Embodied LLMs in the Physical World
2. Jailbreaking LLM-Controlled Robots
3. A Mechanistic Understanding of Alignment Algorithms: A Case Study on DPO and Toxicity
4. Stealth edits to large language models

🍿Ссылка на подключение

Подписаться⤵️
Embodied AI Reading Club

Всем привет!🔥

📆Завтра (14 марта) в 16:00
Даниил Зелезецкий расскажет про

Применение техники дистилляции для эффективного трансфера знаний от трансформерных архитектур к более простым моделям

Обсудим подход Actor-Learner Distillation (ALD), позволяющий качественно обучать легковесные рекуррентные модели путём дистилляции знаний от больших трансформеров. Рассмотрим результативность этого метода на POMPD средах, а также обсудим практические преимущества этого подхода в задачах робототехники

Статьи:
1. Efficient Transformers in Reinforcement Learning Using Actor-Learner Distillation

🍿Ссылка на подключение

Подписаться⤵️
Embodied AI Reading Club

Всем привет!🔥

📆Сегодня (21 марта) в 16:00
Татьяна Земскова и Алексей Староверов расскажут про

Дообучение VLA с помощью обучения с подкреплением

В основе VLA (Vision-Language-Action) модели обычно лежит LLM/LVLM, которая дообучается на заранее собранных наборах данных с помощью обучения с учителем. Дальнейшее дообучение VLA в среде с помощью обучения с подкреплением представляет интерес, т.к. позволило бы повысить устойчивость модели к новым средам. На встрече обсудим, какие особенности имеют VLA при дообучении в среде с помощью RL и рассмотрим методы iRe-VLA и PA-RL, позволяющие повысить устойчивость обучения с подкреплением в среде для VLA

Статьи:
1. Improving Vision-Language-Action Model with Online Reinforcement Learning
2. Policy Agnostic RL: Offline RL and Online RL Fine-Tuning of Any Class and Backbone

🍿Ссылка на подключение

Подписаться⤵️
Embodied AI Reading Club

Всем привет!🔥

📆Сегодня (11 апреля) в 16:00
Никита Качаев расскажет про

Трансформерные модели для роботизированной 3D манипуляции

На текущий момент ключевыми направлениями исследований в данной области являются многозадачность, обобщение на ранее не встречающиеся сценарии и точная манипуляция. Помимо этого, в последнее время набирает популярность тема памяти в задачах робототехники. В ряде недавно вышедших работ были представлены гибридные трансформерные модели PerAct, RVT-2, ARP+ и SAM2Act, которые благодаря использованию продвинутых perception модулей и трансформерных архитектур способны эффективно решать многие сложные задачи. В докладе основной фокус будет сделан на работе [1]

Статьи:
1. SAM2Act: Integrating Visual Foundation Model with A Memory Architecture for Robotic Manipulation
2. RVT-2: Learning Precise Manipulation from Few Demonstrations
3. SAM-E: Leveraging Visual Foundation Model with Sequence Imitation for Embodied Manipulation
4. Autoregressive Action Sequence Learning for Robotic Manipulation
5. SAM 2: Segment Anything in Images and Videos

🍿Ссылка на подключение

Подписаться⤵️
Embodied AI Reading Club

Всем привет!🔥

📆Сегодня (18 апреля) в 16:00
Данил Григорьев расскажет про

VLA: коррекция ошибок и усиление через обучение с подкреплением

В последнее время активно развиваются Vision-Language-Action модели (VLA) для роботизированной манипуляции. Основные задачи: обработка ошибок, адаптация к новым сценариям и оптимизация производительности. Работы [1-4] предлагают новые подходы к решению этих проблем. SC-VLA [1] использует двухсистемную архитектуру с механизмом самокоррекции. RoboDexVLM [2] расширяет возможности VLA для ловкой манипуляции с долгосрочным планированием. LIV [3] объединяет обучение представлениям и функций вознаграждения из видео без действий. RPD [4] применяет дистилляцию стратегий с RL для преобразования обобщенных VLA в высокопроизводительные экспертные модели. Эти методы показывают, как сочетание коррекции ошибок и обучения с подкреплением улучшает возможности VLA моделей

Статьи:
1. A Self-Correcting Vision-Language-Action Model for Fast and Slow System Manipulation
2. RoboDexVLM: Visual Language Model-Enabled Task Planning and Motion Control for Dexterous Robot Manipulation
3. LIV: Language-Image Representations and Rewards for Robotic Control
4. Refined Policy Distillation: From VLA Generalists to RL Experts

🍿Ссылка на подключение

Подписаться⤵️
Embodied AI Reading Club

Всем привет!🔥

📆Сегодня (23 мая) в 16:00
Егор Черепанов расскажет про

DBGFQN: компактный трансформер с двунаправленной памятью для POMDP

В частично наблюдаемых средах агенту доступна лишь ограниченная информация о состоянии мира, поэтому для принятия решений он должен опираться на память о прошлом. Классические RNN — лёгкие, но плохо запоминают долгосрочные зависимости; трансформеры справляются с этим лучше, однако становятся громоздкими: до 80 % параметров приходится на feed-forward блоки. Недавняя работа DBGFQN [1] показывает, что эти блоки можно вовсе убрать и заменить всего одним слоем двунаправленного GRU после self-attention. Это снижает число параметров на 25 %, ускоряет обучение и существенно повышает качество — вплоть до +80 п.п. успеха в сложных задачах с частичной наблюдаемостью

На встрече обсудим:
⚫️Почему FFN-блок не обязателен и где он даже вредит
⚫️Как двунаправленная GRU дополняет контекст на текущем шаге;
⚫️Практические выводы для роботов и edge-RL: меньше вес — дольше батарея

Статьи:
1. Bi-directional Recurrence Improves Transformer in Partially Observable Markov Decision Processes

🍿Ссылка на подключение

Подписаться⤵️
Embodied AI Reading Club

Всем привет!🔥

📆В эту пятницу (6 июня) в 17:00 Дарья Гиталова расскажет про

Подходы к измерению и контролю неопределённости в planning- и reasoning-сценариях с LLM

Большие языковые модели всё чаще используются для планирования и генерации формальных знаний — от логических доказательств до инструкций для роботов. Однако их вывод сопровождается различными формами неопределённости, которые важно уметь выявлять и контролировать

В докладе рассматриваются современные методы выявления и калибровки неопределённости LLM — от вероятностных контекстно-свободных грамматик (PCFG) до attention-based маргинализации цепочек рассуждений. Обсудим, как грамматические структуры помогают предсказывать провалы в логических задачах, почему роботы «теряются» при расплывчатых референциях в пользовательских инструкциях и как количество примеров влияет на эпистемическую неопределённость в сложных задачах

Статьи:
1. REI-Bench: Can Embodied Agents Understand Vague Human Instructions in Task Planning?
2. Grammars of Formal Uncertainty: When to Trust LLMs in Automated Reasoning Tasks
3. Uncertainty Unveiled: Can Exposure to More In-context Examples Mitigate Uncertainty for Large Language Models?
4. Language Model Uncertainty Quantification with Attention Chain

🍿Ссылка на подключение

Подписаться⤵️
Embodied AI Reading Club

Всем привет!🔥

📆В эту пятницу (4 июля) в 17:00 Алиса Петрова расскажет про

Как научить LLM задавать уточняющие вопросы и работать с неоднозначными инструкциями?

Современные LLM всё чаще используются в диалоговых агентах и инструментах автоматизации, но их работа часто страдает из-за неясных или двусмысленных запросов. Как научить модели распознавать неопределённость и просить уточнения? Какие типы неоднозначностей мешают им чаще всего? И как самоисправление помогает в использовании инструментов?

В докладе разберём ключевые подходы к генерации уточняющих вопросов — от предсказания будущих реплик в диалоге до классификации типов неоднозначностей. Обсудим, почему LLM часто молчат вместо того, чтобы переспросить, как моделировать контекст для лучшего уточнения и какие методы self-correction улучшают работу с инструментами

Статьи:
1. Learning to Ask: When LLM Agents Meet Unclear Instruction
2. Modeling Future Conversation Turns to Teach LLMs to Ask Clarifying Questions
3. Clarifying Ambiguities: on the Role of Ambiguity Types in Prompting Methods for Clarification Generation
4. AskToAct: Enhancing LLMs Tool Use via Self-Correcting Clarification

🍿Ссылка на подключение

Подписаться⤵️
Embodied AI Reading Club

Всем привет!🔥

📆Сегодня (8 августа) в 17:00 Даниил Казачков расскажет про то

Как ускорить мультимодальные модели без потери качества (эффективное сокращение визуальных токенов)

Современные мультимодальные модели способны хорошо обрабатывать тексты, изображения и видео. Но за эту универсальность приходится платить: за счет большего числа токенов от фото-видео данных, растет необходимость в больших вычислительных ресурсах, падает скорость инференса. Можно ли уменьшить количество визуальных токенов, не жертвуя точностью?

В докладе разберём ключевые подходы к сжатию визуальной информации в LLM-пайплайне: от удаления малозначимых токенов до их кластеризации и отбора максимально разнообразного подмножества. Обсудим, как решается задача отбора токенов без обучения и почему классические метрики важности не работают в эгоцентричных видео. Покажем, как архитектуры вроде PACT, EgoPrune, DivPrune и HiPrune делают визуально-языковые модели быстрее и легче, сохраняя при этом высокую точность на десятках датасетов

Статьи:
1. DivPrune: Diversity-based Visual Token Pruning for Large Multimodal Models
2. PACT: Pruning and Clustering-Based Token Reduction for Faster Visual Language Models
3. EgoPrune: Efficient Token Pruning for Egomotion Video Reasoning in Embodied Agent
4. HiPrune: Training-Free Visual Token Pruning via Hierarchical Attention in Vision-Language Models

🍿Ссылка на подключение

Подписаться⤵️
Embodied AI Reading Club