Открываешь рабочую почту ✉️, смотришь на очередное письмо, начинающееся с «Dear Dr. A.K.Kovalev», и думаешь...
Ну вот... 🥱, опять будет:
«мы увидели вашу статью, она вносит неоценимый вклад в область, срочно хотим её в наш международный журнал, рецензирование всего неделя, оплата небольшая, 3000 долларов за публикацию, журнал у нас хоть и новый, но очень перспективный, скоро в РИНЦ включат...»
Но стоит вчитаться, и нет, оказывается просят отрецензировать статью в хороший журнал Q1 с h-index > 170
Приятно🤗
Ну вот... 🥱, опять будет:
«мы увидели вашу статью, она вносит неоценимый вклад в область, срочно хотим её в наш международный журнал, рецензирование всего неделя, оплата небольшая, 3000 долларов за публикацию, журнал у нас хоть и новый, но очень перспективный, скоро в РИНЦ включат...»
Но стоит вчитаться, и нет, оказывается просят отрецензировать статью в хороший журнал Q1 с h-index > 170
Приятно🤗
🍾16👍10🔥5💯1
Forwarded from Center for Cognitive Modeling
Оплачиваемая стажировка в Центре когнитивного моделирования ФПМИ МФТИ предполагает работу над прикладными или поисковыми проектами в составе опытной команды, написание статей в ведущие конференции и журналы.
Стажировка проходит в рамках одного из направлений работ в области Computer Vision:
— Обнаружение, сегментация, трекинг и прогнозирование траектории движения 3D-объектов по данным камер и радаров
— Построение трехмерных семантических и мультимодальных карт местности
— Определение позы и одометрии робота по изображениям его RGB-D камер
В процессе вашей работы вы сможете погрузиться в:
— Разработку новых SOTA алгоритмов
— Написание публикаций и участие в международных конференциях со своими результатами
— Cовременные проблемы внедрения передовых методов искусственного интеллекта для решения практических задач
Стажировку можно совмещать с написанием вашего бакалаврского или магистерского диплома. После успешного окончания стажировки возможно трудоустройство в лаборатории Центра, поступление в магистратуру и аспирантуру , продолжение работы в компаниях партнерах.
Заполнить анкету можно
Вопросы можно задать нам в сообщениях или по почте: [email protected], @rvainberg (в Телеграм)
Подробнее читайте на сайте
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
cogmodel.mipt.ru
Стажировка
Стажировки в Центре когнитивного моделирования ФПМИ МФТИ
🔥4👎1
Forwarded from Институт AIRI
Приглашаем на Новогодний огонек AIRI Seminars, где исследователи обсудят яркие статьи этого года🎄
🗓️ 13 декабря в 17:00
В программе выступления и дискуссия про самые яркие научные достижения года в компании 10-ти спикеров:
→ Александр Коваленко, AIRI;
→ Дмитрий Юдин, МФТИ;
→ Иннокентий Хумонен, AIRI;
→ Валентин Хрульков, Yandex;
→ Роман Рыбка, Курчатовский институт;
→ Ирина Пионтковская, Huawei;
→ Валентин Малых, MTS AI;
→ Кирилл Солодских, TheStageai;
→ Илья Трофимов, Сколтех;
→ Алексей Осадчий, ВШЭ, AIRI.
Формат: онлайн на YouTube-канале AIRI и офлайн в нашем офисе в Москве. Чтобы попасть на офлайн-семинар, необходимо пройти регистрацию на сайте.
До встречи на заключительном семинаре 2023 года!💡
🗓️ 13 декабря в 17:00
В программе выступления и дискуссия про самые яркие научные достижения года в компании 10-ти спикеров:
→ Александр Коваленко, AIRI;
→ Дмитрий Юдин, МФТИ;
→ Иннокентий Хумонен, AIRI;
→ Валентин Хрульков, Yandex;
→ Роман Рыбка, Курчатовский институт;
→ Ирина Пионтковская, Huawei;
→ Валентин Малых, MTS AI;
→ Кирилл Солодских, TheStageai;
→ Илья Трофимов, Сколтех;
→ Алексей Осадчий, ВШЭ, AIRI.
Формат: онлайн на YouTube-канале AIRI и офлайн в нашем офисе в Москве. Чтобы попасть на офлайн-семинар, необходимо пройти регистрацию на сайте.
До встречи на заключительном семинаре 2023 года!
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥4
Forwarded from Институт AIRI
Финальная ИИшница этого года пройдет уже в этот четверг 🍳
Делимся подробным расписанием онлайн-митапа, где исследователи расскажут про свои статьи на NeurIPS 2023:
▪️15:35
"Neural Harmonics: Bridging Spectral Embedding and Matrix Completion in Self- Supervised Learning" — Иван Оселедец, AIRI, Сколтех
▪️15:55
"PROTES: Probabilistic Optimization with Tensor Sampling" — Глеб Рыжаков, Сколтех
▪️16:15
"Star-Shaped Denoising Diffusion Probabilistic Models" — Айбек Аланов, AIRI, ВШЭ
▪️16:35
"To Stay or Not to Stay in the Pre-train Basin: Insights on Ensembling in Transfer Learning" — Ильдус Садртдинов, ВШЭ
▪️16:55
"Entropic Neural Optimal Transport via Diffusion Processes" — Никита Гущин, Сколтех
▪️17:15
"Building the Bridge of Schrödinger: A Continuous Entropic Optimal Transport Benchmark" — Александр Коротин, AIRI, Сколтех
▪️17:35
"Extremal Domain Translation with Neural Optimal Transport" — Милена Газдиева, Сколтех
▪️17:55
"Intrinsic Dimension Estimation for Robust Detection of AI-Generated Texts" — Евгений Бурнаев, AIRI, Сколтех
Ссылка на трансляцию тут, сохраняйте и подписывайтесь на YouTube-канал AIRI 👾
Делимся подробным расписанием онлайн-митапа, где исследователи расскажут про свои статьи на NeurIPS 2023:
▪️15:35
"Neural Harmonics: Bridging Spectral Embedding and Matrix Completion in Self- Supervised Learning" — Иван Оселедец, AIRI, Сколтех
▪️15:55
"PROTES: Probabilistic Optimization with Tensor Sampling" — Глеб Рыжаков, Сколтех
▪️16:15
"Star-Shaped Denoising Diffusion Probabilistic Models" — Айбек Аланов, AIRI, ВШЭ
▪️16:35
"To Stay or Not to Stay in the Pre-train Basin: Insights on Ensembling in Transfer Learning" — Ильдус Садртдинов, ВШЭ
▪️16:55
"Entropic Neural Optimal Transport via Diffusion Processes" — Никита Гущин, Сколтех
▪️17:15
"Building the Bridge of Schrödinger: A Continuous Entropic Optimal Transport Benchmark" — Александр Коротин, AIRI, Сколтех
▪️17:35
"Extremal Domain Translation with Neural Optimal Transport" — Милена Газдиева, Сколтех
▪️17:55
"Intrinsic Dimension Estimation for Robust Detection of AI-Generated Texts" — Евгений Бурнаев, AIRI, Сколтех
Ссылка на трансляцию тут, сохраняйте и подписывайтесь на YouTube-канал AIRI 👾
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥1👌1
Как вам такая "наука" от Вокруг Света?
И это на фоне выхода меморандума о лженаучности астрологии от комиссии по борьбе с лженакой РАН 🤦♂
И это на фоне выхода меморандума о лженаучности астрологии от комиссии по борьбе с лженакой РАН 🤦♂
Вокруг света
Нейрогороскоп: что ждет в 2024 году Весы, прогноз от искусственного интеллекта
Нейросеть подготовила подробный гороскоп для Весов (24 сентября — 23 октября), а еще нарисовала этому знаку зодиака на удачу персональный символ грядущего 2024 года...
😱5😢3🕊2🤨1
Год начался с отличных новостей — нашу статью «Object-Centric Learning with Slot Mixture Module» приняли на ICLR 🎉
🔥28👍4⚡2
В строю RT прибыло!
В новой статье Deepmind предлагает AutoRT — подход к сбору датасета для роботов в реальной среде
Идея такая:
1) робот исследует среду (Exploration)
2) с помощью VLM получает описание сцены и объектов, на основе этой информации с помощью LLM генерируются потенциальные задачи для выполнение (Task Generation)
3) эти задачи проверяются на выполнимость (Affordance) и, если они в теории могут быть выполнены роботом, им назначается одна из стратегий (скрипт, RT-2, управление телеоператором), иначе они отклоняются
4) после чего робот приступает к выполнению задачи (Data Collection)
При этом упор делается именно на разнообразие и вариативность задач, что с одной стороны всегда хорошо, а с другой, как пишут сами авторы, примеров для одной и той же задачи получается мало и обучить на этом хорошо какой-либо навык довольно сложно (нельзя)
Однако: we note that the focus of AutoRT was on collecting diverse data, not on achieving high success rates (П — правильное позиционирование)
В новой статье Deepmind предлагает AutoRT — подход к сбору датасета для роботов в реальной среде
Идея такая:
1) робот исследует среду (Exploration)
2) с помощью VLM получает описание сцены и объектов, на основе этой информации с помощью LLM генерируются потенциальные задачи для выполнение (Task Generation)
3) эти задачи проверяются на выполнимость (Affordance) и, если они в теории могут быть выполнены роботом, им назначается одна из стратегий (скрипт, RT-2, управление телеоператором), иначе они отклоняются
4) после чего робот приступает к выполнению задачи (Data Collection)
При этом упор делается именно на разнообразие и вариативность задач, что с одной стороны всегда хорошо, а с другой, как пишут сами авторы, примеров для одной и той же задачи получается мало и обучить на этом хорошо какой-либо навык довольно сложно (нельзя)
Однако: we note that the focus of AutoRT was on collecting diverse data, not on achieving high success rates (П — правильное позиционирование)
🔥5
Если резюмировать, то чуть более хитрый способ генерировать задачи, чем просто с помощью ChatGPT. Авторы также пишут про возможность учитывать ограничения робота (robot constitution) при генерации задач, но это более-менее общий подход при планировании с LLM и не удивительно, что он используется и при генерации. Но! Авторы используют модифицированные три закона робототехники Азимова для промптинга LLMки!
Дополнительно авторы делают упор на то, что их подход позволяет управлять большим количеством роботов при небольшом количестве операторов (1 человек на 3-5 роботов). Хотя это и упрощает сбор датасета, учитывая Success Rate в эпизодах с заскриптованным выполнением (21%) против 82% при управлении человеком, считать это преимуществом довольно сложно
FOUNDATIONAL RULES =
F1. A robot may not injure a human being.
F2. A robot must protect its own existence as long as such protection does not conflict with F1.
F3. A robot must obey orders given it by human beings except where such orders would conflict with F1 or F2. Дополнительно авторы делают упор на то, что их подход позволяет управлять большим количеством роботов при небольшом количестве операторов (1 человек на 3-5 роботов). Хотя это и упрощает сбор датасета, учитывая Success Rate в эпизодах с заскриптованным выполнением (21%) против 82% при управлении человеком, считать это преимуществом довольно сложно
👍1🔥1
Из интересных результатов — низкий Success Rate (меньше 5%) у RT-2 при выполнении задач, что авторы связывают с отличием собранных данных, от тех, на которых модель изначально обучалась
В целом статья больше техническая, без каких-либо интересных инсайтов. Но, как всегда, размах поражает — 53 робота, 4 офисных здания, 7 месяцев реальных испытания и 77000 сэмплов в датасете.
И, как всегда, код и данные мы вряд ли увидим 🥲
#papers
В целом статья больше техническая, без каких-либо интересных инсайтов. Но, как всегда, размах поражает — 53 робота, 4 офисных здания, 7 месяцев реальных испытания и 77000 сэмплов в датасете.
И, как всегда, код и данные мы вряд ли увидим 🥲
#papers
❤2🔥1💔1
Друзья, с Днём российсикой науки и 300-летием Российском академии наук! 🎉
Уже 11 лет моя жизнь связана с наукой (и техникой) и 7 с РАН. И хотя путь от инженера третьей категории до научного сотрудника/доцента с учёной степенью был непрост и полон сложных решений, но он был невероятно увлекателен! А когда я задумываюсь, сколько ещё предстоить достичь, то захватывает дух!
Но больше всего меня радует то, что общаясь со студентами и молодежью (к которой я себя всё ещё причисляю 😋), я вижу, что интерес к науке растет! И это вдохновляет двигаться вперед, служить примером, и показывать путь в науку молодежи, как когда-то показали мне 🌅
Так что, Друзья, поздравляю вас и пусть тяга к знаниям и открытию нового вдохновляет и вас! 🎉👩🎓👨🎓🎉
Уже 11 лет моя жизнь связана с наукой (и техникой) и 7 с РАН. И хотя путь от инженера третьей категории до научного сотрудника/доцента с учёной степенью был непрост и полон сложных решений, но он был невероятно увлекателен! А когда я задумываюсь, сколько ещё предстоить достичь, то захватывает дух!
Но больше всего меня радует то, что общаясь со студентами и молодежью (к которой я себя всё ещё причисляю 😋), я вижу, что интерес к науке растет! И это вдохновляет двигаться вперед, служить примером, и показывать путь в науку молодежи, как когда-то показали мне 🌅
Так что, Друзья, поздравляю вас и пусть тяга к знаниям и открытию нового вдохновляет и вас! 🎉👩🎓👨🎓🎉
🔥16👍7❤3🤝2
В воскресенье 11 февраля в 13:00
выступаю с лекцией «Воплощенный искусственный интеллект» 🤖 в рамках «Дней Науки» в павильоне Сбера на выставке-форуме «Россия»!
Приходите послушать 🤗
Трансляцию можно будет посмотреть на сайте
выступаю с лекцией «Воплощенный искусственный интеллект» 🤖 в рамках «Дней Науки» в павильоне Сбера на выставке-форуме «Россия»!
Приходите послушать 🤗
Трансляцию можно будет посмотреть на сайте
russia.sber.ru
Приглашаем в павильон Сбера на выставке «Россия» на ВДНХ!
Мультимедийные экспозиции, лекции от ведущих экспертов, подарки от Сбера. Ждем вас с 4 ноября по 8 июля.
🔥8👍3❤🔥1🥰1