За бегом рабочих дней, незаслуженно мимо прошла новость, что две недели назад в университете Саламанки (старейшем в Испании и входящем в четвёрку старейших университетов Европы 😱) прошла конференция HAIS 2024 (The 19th International Conference on Hybrid Artificial Intelligence Systems), в которой мы участвуем уже не первый год

От нас была статья «Common Sense Plan Verification with Large Language Models» за авторством Даниила Григорьева, меня и Александра Панова. Мы предложили подход, комбинирующий перевод языковой инструкции в LTL-формулу (Linear Temporal Logic) и последующую верификацию плана с помощью LLM на основе её представлений о мире – тот самый Common Sense

К сожалению, от авторов никто не поехал, но наш коллега Пётр Кудеров (на фото) доблестно представил статью, за что ему огромное спасибо! 🤗

Хороших выходных 😁

24 ноября выступаю на фестивале «Физмат прорыв» в Университете Иннополис. Буду рассказывать про

«ИИ и робототехнику» 🤖

Регистрация до 20го ноября. Приходите послушать 🤗

С Днём преподавателя высшей школы 👩‍🏫👨‍🏫 всех причастных! 🥳

Современные технологии в Иннополисе

Правда три из четырёх блюд правильно не распознались 👨‍🍳

Сегодня закончили трехдневную научную отчетную сессию AIRI, на которой исследователи, от младших научных сотрудников до директоров лабораторий, поделились итогами работы за этот год и планами на следующий. За 3 дня мы прослушали 45 докладов и обсудили 159 постеров.

Всем участникам — большое спасибо за интересные выступления, активные обсуждения и вовлеченность! Вместе мы делаем науку сильнее.

🔥 Выложили наш препринт

Unraveling the Complexity of Memory in RL Agents: an Approach for Classification and Evaluation

о том, как оценивать RL-агентов с памятью 🤔

Можно посмотреть на архиве
И апвотнуть на HF 😉

🎓 — Семинар 14. Transformer-based online RL | Никита Качаев, Даниил Зелезецкий

Трансформерные модели показали прорывные результаты в различных областях машинного обучения благодаря способности учитывать длительные временные зависимости и эффективно масштабироваться, что делает их применение перспективными для обучения с подкреплением. В задачах RL трансформеры способны улучшить способность агента к памяти, генерализацию и принятие решений на основе долгосрочной истории взаимодействий

Однако внедрение трансформеров в RL сталкивается с рядом трудностей. Среди главных вызовов — нестабильность обучения, сложность оптимизации и высокая вычислительная стоимость. В докладе будет рассмотрен текущий прогресс в использовании трансформерных моделей для задач онлайн обучения с подкреплением и сделан обзор работ по on-policy/off-policy методам. Обсуждение охватит ключевые преимущества а также ограничения применения трансформерных моделей в онлайн RL

👉🏻 Дата: 12.12.24, четверг в 17:00

📹 Трансляция Youtube

Подключайтесь к живому обсуждению и задавайте вопросы в прямом эфире! Ждем всех!

#семинары #transformers #RL

Баку, 15 декабря в 15:30 на

NEW ZEON DIGITAL FEST 2024

Расскажу про воплощенных агентов на основе больших языковых моделей

Приходите послушать 🤗

Тут робот управляется языковыми командами


Яблоко не выронил, поэтому чекер ошибок не увидел 😁

Куба с товарищем Топой на заднем плане

Хоть роботы и позиционируются как развлекательные, это хорошая платформа для отработки алгоритмов двуногой ходьбы 🦿

А это я собираю данные на Алохе в режиме телеуправления по видео с камеры манипулятора (экранчик внизу) — непростая задача 😅