Прямо сейчас в Канаде проходит конференция AAAI 2024 👾

В этом году наши исследователи прилетели с тремя oral talk докладами (топ 10% всех работ) и одним постером.

Делимся ссылками на статьи, которые на конференции представляют руководитель научной группы «‎Нейросимвольная интеграция»‎ AIRI, ведущий научный сотрудник ФИЦ ИУ РАН Александр Панов, а также научные сотрудники AIRI Алексей Скрынник и Юрий Куратов.

⚫️Learn to Follow: Decentralized Lifelong Multi-Agent Pathfinding via Planning and Learning

⚫️Decentralized Monte Carlo Tree Search for Partially Observable Multi-Agent Pathfinding

⚫️Improved Anonymous Multi-Agent Path Finding Algorithm

⚫️Beyond Attention: Breaking the Limits of Transformer Context Length with Recurrent Memory

Подробнее про научную программу конференции Александр Панов рассказывает в своем канале, подписывайтесь 🔔

Первая ИИшница 2024 года пройдет уже в этот четверг, рассказываем про доклады ⤵️

◼️В 15:35 научный сотрудник AIRI Михаил Сальников сделает краткий обзор современных методов работы с графами знаний посредством больших языковых моделей.

◼️В 15:55 кандидат компьютерных наук, научный сотрудник AIRI и НИУ ВШЭ Елизавета Гончарова расскажет про последние достижения в области интерпретации работы современных языковых моделей, а также ответит на вопрос, можно ли как-то изменить факты, которые модель запомнила в процессе обучения.

◼️В 16:15 старший научный сотрудник MBZUAI Артем Шелманов расскажет про оценку неопределенности, как об эффективном подходе к проблеме галлюцинаций языковых моделей. Затронет тему систематизации усилий по оценке неопределенности для генеративных языковых моделей, а также расскажет о распространенных подводных камнях и даст предложения по разработке новых методик в этой области.

◼️В 16:35 научный сотрудник AIRI, аспирант МФТИ Олег Сомов обсудит проблему генерализации в NLP, в частности в домене семантического парсинга. В докладе будет рассказано о сложностях адаптации первого русского text-to-SQL датасета PAUQ, о том как работают SoTA модели на эмулированных сдвигах распределения text-to-SQL данных и о влиянии специализированных методов обучения моделей на различные аспекты генерализации.

◼️В 16:55 Team Lead AGI NLP R&D SberDevices Алена Феногенова расскажет про новый открытый бенчмарк MERA для русского языка для оценки больших языковых моделей от Альянса ИИ. В докладе будут освещены подробности о методологии бенчмарка и его особенностях.

Ссылка на трансляцию тут, сохраняйте и подписывайтесь на YouTube-канал AIRI 🍳🍳🍳

Конференция AAAI 2024 в Ванкувере завершилась, исследователи AIRI представили три устных доклада и постер 💡

Делимся обновлениями на нашем GitHub в связи с представленными на конференциями статьями ⤵️

◾️MATS-LP решает задачу децентрализованного многоагентного поиска пути (MAPF) в постановке LifeLong, то есть когда при достижении цели агенту сразу дается новая. Решения задачи MAPF широко используются в задачах автоматизированных складов, робототехнике, умном транспорте и многих других. Предлагаемый подход использует комбинацию поиска по дереву Монте-Карло и стратегии, полученной на основе обучения с подкреплением для разрешения конфликтов, аналогично тому, как работала AlphaGo Zero, но для многоагентного случая.

◾️Learn to follow: продолжает развивать тему многоагентного поиска пути. Предложенный метод выделяет проблему конфликтных областей, возникающих когда агенты стремятся достичь своих целей максимально быстро, что вызывает появление загруженных зон на карте, особенно в центральных районах, коридорах или узких проходах. Разработанный подход создает индивидуальные маршруты от текущего положения агентов к их целям, так, чтобы равномерное распределять агентов по карте. Движение по этим маршрутам организовано на основе обучения с подкреплением. Данный подход был проверен на большом количестве заданий и доказал свою эффективность, став лучшим в классе обучаемых LMAPF алгоритмов. При этом, при установленных ограничениях на время принятия решений, он превосходит даже современные централизованные подходы.

Будем рады звездам!

📷Делимся фотографиями из канала Александра Панова: постерная сессия, устный доклад на секции по мультиагентнным системам, а также фотография с лекции ЛеКуна. Лайк, если нашли Александра на фото среди исследователей 😁