Forwarded from Абитуриенты магистратуры ФПМИ
🔔В понедельник состоится презентация магистерской программы "Методы и технологии искусственного интеллекта" Центра когнитивного моделирования Физтех-школы прикладной математики и информатики МФТИ.
🔹Обсудим академический и индустриальный треки в магистратуре.
🔹Расскажем, как можно сочетать научные исследования, написание публикаций и участие в прикладных проектах с внедрением в большие компании, такие как Сбер, Вега-ГАЗ, Интегрант и другие.
🔹Посмотрим, что ждет выпускников нашей магистерской программы и как полученные знания помогают им продолжать свой карьерный путь.
🔹Будут представлены основные читаемые курсы, темы научно-исследовательской работы, а также условия поступления на программу.
🗓Когда: 8 апреля в 18:35
📍Где: Большая физическая аудитория (ЛК)
Для тех, кто не сможет принять участие в очной встрече, ссылка на трансляцию в Youtube.
👉Всю актуальную информацию вы можете найти в группе вконтакте и телеграмм-канале.
📧По всем вопросам обращаться к Роману Вайнбергу в телеграмме: @rvainberg
🔹Обсудим академический и индустриальный треки в магистратуре.
🔹Расскажем, как можно сочетать научные исследования, написание публикаций и участие в прикладных проектах с внедрением в большие компании, такие как Сбер, Вега-ГАЗ, Интегрант и другие.
🔹Посмотрим, что ждет выпускников нашей магистерской программы и как полученные знания помогают им продолжать свой карьерный путь.
🔹Будут представлены основные читаемые курсы, темы научно-исследовательской работы, а также условия поступления на программу.
🗓Когда: 8 апреля в 18:35
📍Где: Большая физическая аудитория (ЛК)
Для тех, кто не сможет принять участие в очной встрече, ссылка на трансляцию в Youtube.
👉Всю актуальную информацию вы можете найти в группе вконтакте и телеграмм-канале.
📧По всем вопросам обращаться к Роману Вайнбергу в телеграмме: @rvainberg
🔥3💩2👏1
Замечательная новость ко Дню космонавтики! 🎉🚀🎉
Искренне поздравляю команду инженеров и всех причастных к запуску 🤗
Искренне поздравляю команду инженеров и всех причастных к запуску 🤗
🎉2
Forwarded from Роскосмос
Сегодня в 12:00:00 мск стартовала «Ангара-А5» с разгонным блоком «Орион» и испытательной полезной нагрузкой.
Ракета отработала штатно, разгонный блок отделился от третьей ступени ракеты и в настоящее время выводит испытательную полезную нагрузку на заданную орбиту!
Этим пуском начались летно-конструкторские испытания космического ракетного комплекса «Амур» с ракетами-носителями тяжелого класса «Ангара» на Восточном.
«Ангара-А5» — экологически чистая, не использует токсичные компоненты топлива, в отличие от «Протона-М», которую «Ангара» полностью заменит!
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍9
Forwarded from Center for Cognitive Modeling
Мы знаем, что у нас активная аудитория и хотим попробовать новый формат - Радиоэфир!
В этом формате наши руководители, сотрудники и приглашенные гости будут делиться своим знанием, видением и обсуждать новости по выбранной теме.
У вас, как наших подписчиков, будет не только возможность послушать, но и поучаствовать в обсуждении и задать свои вопросы!
Спикеры:
- Александр Панов, руководитель Центра когнитивного моделирования МФТИ
- Алексей Ковалёв, доцент Центра когнитивного моделирования МФТИ
Присоединяйтесь к диалогу, делитесь опытом и участвуйте в обсуждении!
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥10🥰2💩1
Forwarded from Институт AIRI
В эти выходные исследователи AIRI примут участие в ROS Meetup ⤵
27 апреля
◼️ Кандидат физико-математических наук, руководитель группы «Нейросимвольная интеграция» AIRI Александр Панов примет участие в панельной дискуссии «Reinforcement learning в робототехнике».
◼️ Стажер-исследователь AIRI Егор Черепанов и кандидат компьютерных наук, научный сотрудник AIRI Алексей Ковалёв представят доклад «Трансформеры с памятью в обучение с подкреплением для робототехнических задач».
◼️ Кандидат физико-математических наук, научный сотрудник AIRI Алексей Староверов выступит с докладом «Онлайн и оффлайн обучение с подкреплением для генерации и оценки робототехнических действий на основе GPT моделей».
28 апреля
◼️ Кандидат технических наук, cтарший научный сотрудник AIRI Дмитрий Юдин представит доклад «OpenPlaceRecognition: открытая библиотека мультимодального распознавания места для роботов и беспилотных автомобилей».
Все подробности и регистрация по ссылке📌
27 апреля
28 апреля
Все подробности и регистрация по ссылке
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥9💩2🥰1
Совершенно biased и полностью incomplete список интересных статей первого дня ICLR 2024 (1/2)
🔸ASID: Active Exploration for System Identification in Robotic Manipulation
Что делать если модель среды для робота в симуляторе не совпадает с реальной средой? Обучаем стратегию, которая позволяет узнать больше об отличие реальной среды от симулятора. Прогоняем обученную стратегию в реальной среде один раз, полученные данные используем чтобы подправить модель в симуляторе. Обучаемся в подправленном симуляторе и – ПРОФИТ! Можно запускать на реальном роботе
🔸Learning Interactive Real-World Simulators
Симулятор робототехнических задач на основе диффузии для видео. Сделали за шесть месяцев до Sora
🔸Task Planning for Visual Room Rearrangement under Partial Observability
Метод для мобильной перестановки с учетом предпочтений пользователя
🔸Learning with Language-Guided State Abstractions
Обобщают состояние среды с помощью LLM: сначала картинку сегментируют SAM’ом и передают описание сцены в виде списка объектов и их свойств в LLM, LLM по языковой инструкции определяет, какие объекты важны (по сути, фильтрует список) для решения задачи, на основе этой информации исходной изображение маскируется и дальше используется для обучения стратегии. Решают манипуляционные задачи
🔸Learning Planning Abstractions from Language
Концептуально похожа на предыдущую работу, но на этот раз LLM используется для вычленения необходимых действие и объектов, для обучения низкоуровневой стратегии. Для планирования на высоком уровне используется BFS
🔸Conformal Risk Control
Применения conformal prediction для контролирования ожидаемого значения монотонных функций потерь
🔸Towards Principled Representation Learning from Videos for Reinforcement Learning
Как правильно учить представления для RL по видео
🔸ASID: Active Exploration for System Identification in Robotic Manipulation
Что делать если модель среды для робота в симуляторе не совпадает с реальной средой? Обучаем стратегию, которая позволяет узнать больше об отличие реальной среды от симулятора. Прогоняем обученную стратегию в реальной среде один раз, полученные данные используем чтобы подправить модель в симуляторе. Обучаемся в подправленном симуляторе и – ПРОФИТ! Можно запускать на реальном роботе
🔸Learning Interactive Real-World Simulators
Симулятор робототехнических задач на основе диффузии для видео. Сделали за шесть месяцев до Sora
🔸Task Planning for Visual Room Rearrangement under Partial Observability
Метод для мобильной перестановки с учетом предпочтений пользователя
🔸Learning with Language-Guided State Abstractions
Обобщают состояние среды с помощью LLM: сначала картинку сегментируют SAM’ом и передают описание сцены в виде списка объектов и их свойств в LLM, LLM по языковой инструкции определяет, какие объекты важны (по сути, фильтрует список) для решения задачи, на основе этой информации исходной изображение маскируется и дальше используется для обучения стратегии. Решают манипуляционные задачи
🔸Learning Planning Abstractions from Language
Концептуально похожа на предыдущую работу, но на этот раз LLM используется для вычленения необходимых действие и объектов, для обучения низкоуровневой стратегии. Для планирования на высоком уровне используется BFS
🔸Conformal Risk Control
Применения conformal prediction для контролирования ожидаемого значения монотонных функций потерь
🔸Towards Principled Representation Learning from Videos for Reinforcement Learning
Как правильно учить представления для RL по видео
👍4🔥2
Совершенно biased и полностью incomplete список интересных статей первого дня ICLR 2024 (2/2)
🔸Neurosymbolic Grounding for Compositional World Models
Модификация Neural Production Systems с использованием CLIP для получения свойств объектов и запихиванием этого в эмбеддинг слота
🔸AgentBench: Evaluating LLMs as Agents
Из названия всё понятно
🔸Grounding Multimodal Large Language Models to the World
Уже давно известная статья про Kosmos-2: как граундить LLM на картинки
🔸RT-Trajectory: Robotic Task Generalization via Hindsight Trajectory Sketches
Больше RT разных и прекрасных! Опять в названии всё чётко
🔸Habitat 3.0: A Co-Habitat for Humans, Avatars, and Robots
Добавили в Habitat людей и коллаборативные задачи
🔸Large Language Models Cannot Self-Correct Reasoning Yet
Интересная работа про то, насколько хорошо LLMки могут исправить свой ответ без дополнительной обратной связи
🔸Unleashing the Power of Pre-trained Language Models for Offline Reinforcement Learning
Возьмем для Decision Transformer в качестве бэкбона LLM (GPT-2), заморозим, и обучим с LORA для RL задач – получим LaMo. Да, ещё надо добавить языковой лосс и обучать одновременно на language prediction tasks, чтобы GPT-2 не забыла свои основные обязанности
🔸CivRealm: A Learning and Reasoning Odyssey in Civilization for Decision-Making Agents
Просто 🔥! Среда на основе Цивилизации и RL и LLM агенты в качестве бейзлайна
🔸Learning to Jointly Understand Visual and Tactile Signals
Важная задача для робототехники
🔸Object centric architectures enable efficient causal representation learning
Объединение slot attention и causal representation learning
🔸Neurosymbolic Grounding for Compositional World Models
Модификация Neural Production Systems с использованием CLIP для получения свойств объектов и запихиванием этого в эмбеддинг слота
🔸AgentBench: Evaluating LLMs as Agents
Из названия всё понятно
🔸Grounding Multimodal Large Language Models to the World
Уже давно известная статья про Kosmos-2: как граундить LLM на картинки
🔸RT-Trajectory: Robotic Task Generalization via Hindsight Trajectory Sketches
Больше RT разных и прекрасных! Опять в названии всё чётко
🔸Habitat 3.0: A Co-Habitat for Humans, Avatars, and Robots
Добавили в Habitat людей и коллаборативные задачи
🔸Large Language Models Cannot Self-Correct Reasoning Yet
Интересная работа про то, насколько хорошо LLMки могут исправить свой ответ без дополнительной обратной связи
🔸Unleashing the Power of Pre-trained Language Models for Offline Reinforcement Learning
Возьмем для Decision Transformer в качестве бэкбона LLM (GPT-2), заморозим, и обучим с LORA для RL задач – получим LaMo. Да, ещё надо добавить языковой лосс и обучать одновременно на language prediction tasks, чтобы GPT-2 не забыла свои основные обязанности
🔸CivRealm: A Learning and Reasoning Odyssey in Civilization for Decision-Making Agents
Просто 🔥! Среда на основе Цивилизации и RL и LLM агенты в качестве бейзлайна
🔸Learning to Jointly Understand Visual and Tactile Signals
Важная задача для робототехники
🔸Object centric architectures enable efficient causal representation learning
Объединение slot attention и causal representation learning
🔥6
Очень полезная статья "How we write rebuttals"
Советы от Devi Parikh, Dhruv Batra и Stefan Lee как отвечать рецензентам 🤜🤛
Советы от Devi Parikh, Dhruv Batra и Stefan Lee как отвечать рецензентам 🤜🤛
Substack
How we write rebuttals
By Devi Parikh, Dhruv Batra, Stefan Lee
🔥7
Forwarded from Center for Cognitive Modeling
🎓 — Семинар 34. Обзор конференции ICLR | Александр Панов, Алексей Ковалёв, Алексей Скрынник, Леонид Угадяров
С 7 по 11 мая в Вене (Австрия) прошла конференция ICLR, которая является одной из ключевых конференций в области глубокого обучения и искусственного интеллекта в целом.
В этом году на конференции были представлены две работы, авторами которых являются сотрудники Центра: первая про эффективные объектно-центричные модели SMM, а также работа про активное обучения для поиска конформаций молекул GOLF.
Доклад на семинаре будет посвящён обзору конференции, а также обсуждению статей, вызвавших интерес у докладчиков.
📹 Трансляция Youtube
Подключайтесь к живому обсуждению и задавайте вопросы в прямом эфире!
Ждем всех!
#семинары #конференции #RL #DL
С 7 по 11 мая в Вене (Австрия) прошла конференция ICLR, которая является одной из ключевых конференций в области глубокого обучения и искусственного интеллекта в целом.
В этом году на конференции были представлены две работы, авторами которых являются сотрудники Центра: первая про эффективные объектно-центричные модели SMM, а также работа про активное обучения для поиска конформаций молекул GOLF.
Доклад на семинаре будет посвящён обзору конференции, а также обсуждению статей, вызвавших интерес у докладчиков.
📹 Трансляция Youtube
Подключайтесь к живому обсуждению и задавайте вопросы в прямом эфире!
Ждем всех!
#семинары #конференции #RL #DL
🔥6👎1🥰1