💫 — Скоро начинаем семинар, присоединяйтесь к трансляции!
YouTube
Семинар 17. Обзор представленных работ с конференции ICONIP
Выступающие: Дмитрий Юдин, Зоя Воловикова
С завтрашнего дня начинаем весенний цикл семинаров нашего Центра!
Центр когнитивного моделирования покоряет дальний восток!
На семинаре расскажем про поездку на конференцию ICONIP (http://www.wikicfp.com/cfp/se…
С завтрашнего дня начинаем весенний цикл семинаров нашего Центра!
Центр когнитивного моделирования покоряет дальний восток!
На семинаре расскажем про поездку на конференцию ICONIP (http://www.wikicfp.com/cfp/se…
👍3❤1
🎓 — Семинар 18. Mastering Memory Tasks with World Models | Артём Жолус
Завтра на семинаре выступит выпускник нашей магистерской программы МТИИ, ныне аспирант университета Монреаля и научный сотрудник лаборатория MILA (основанной Йошуа Бенджио) Артём Жолус
"В этом докладе я представлю Recall2Imagine (R2I), новую модель мира, которая может справиться с любой RL-задачей, требующей большого объема памяти агента (memory-intensive RL task). Эта модель построена на основе комбинации State-Space Models (SSMs), нового типа foundation model, и модели мира DreamerV3. Я покажу, как новая модель может освоить 30+ memory RL сред , включая MemoryMaze - среду, вдохновленную нейронаукой, в которой R2I является первым RL алгоритмом, достигшим сверхчеловеческой награды. Кроме того, я покажу, как память R2I остается устойчивой к различным типам контроля"
—
Tomorrow, a graduate of our master's program, now a graduate student at the University of Montreal and a researcher at the MILA laboratory (founded by Yoshua Bengio) Artem Zholus will speak at the seminar.
"In this talk, I will present Recall2Imagine (R2I), a new world model that can master any memory-intensive RL task out of the box. This model is built upon a combination of State-Space Models (SSMs), a new type of foundation model, and DreamerV3. I will show how a new model can master 30+ memory-intensive environments, including MemoryMaze, which is a neuroscience-inspired environment where R2I is the first algorithm that achieves superhuman performance. In addition, I'll show how R2I's memory remains robust to different types of control and observations in 50+ standard RL environments. The talk covers our paper accepted at ICLR 2024 with oral talk (top-1.2% of accepted papers)."
📹 Youtube
Подключайтесь к живому обсуждению и задавайте вопросы в прямом эфире! Ждем всех!
—
Join the live discussion and ask questions live! Waiting for everyone!
#семинары #RL
Завтра на семинаре выступит выпускник нашей магистерской программы МТИИ, ныне аспирант университета Монреаля и научный сотрудник лаборатория MILA (основанной Йошуа Бенджио) Артём Жолус
"В этом докладе я представлю Recall2Imagine (R2I), новую модель мира, которая может справиться с любой RL-задачей, требующей большого объема памяти агента (memory-intensive RL task). Эта модель построена на основе комбинации State-Space Models (SSMs), нового типа foundation model, и модели мира DreamerV3. Я покажу, как новая модель может освоить 30+ memory RL сред , включая MemoryMaze - среду, вдохновленную нейронаукой, в которой R2I является первым RL алгоритмом, достигшим сверхчеловеческой награды. Кроме того, я покажу, как память R2I остается устойчивой к различным типам контроля"
—
Tomorrow, a graduate of our master's program, now a graduate student at the University of Montreal and a researcher at the MILA laboratory (founded by Yoshua Bengio) Artem Zholus will speak at the seminar.
"In this talk, I will present Recall2Imagine (R2I), a new world model that can master any memory-intensive RL task out of the box. This model is built upon a combination of State-Space Models (SSMs), a new type of foundation model, and DreamerV3. I will show how a new model can master 30+ memory-intensive environments, including MemoryMaze, which is a neuroscience-inspired environment where R2I is the first algorithm that achieves superhuman performance. In addition, I'll show how R2I's memory remains robust to different types of control and observations in 50+ standard RL environments. The talk covers our paper accepted at ICLR 2024 with oral talk (top-1.2% of accepted papers)."
📹 Youtube
Подключайтесь к живому обсуждению и задавайте вопросы в прямом эфире! Ждем всех!
—
Join the live discussion and ask questions live! Waiting for everyone!
#семинары #RL
🔥5👍1
Желаем ловить момент, ясно мыслить и всегда быть на острие знания! Также не забывать про набор на стажировку и уже скоро в магистратуру и аспирантуру!
А сегодня всех ждём на семинаре!
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥17👍3
💫 — Скоро начинаем семинар, присоединяйтесь к трансляции!
YouTube
Семинар 18. Mastering Memory Tasks with World Models |Артём Жолус
Выступающие: Артём Жолус
На семинаре выступит выпускник нашей магистерской программы МТИИ (https://cogmodel.mipt.ru/applicants), ныне аспирант университета Монреаля и научный сотрудник лаборатория MILA (основанной Йошуа Бенджио) Артём Жолус (https://art…
На семинаре выступит выпускник нашей магистерской программы МТИИ (https://cogmodel.mipt.ru/applicants), ныне аспирант университета Монреаля и научный сотрудник лаборатория MILA (основанной Йошуа Бенджио) Артём Жолус (https://art…
👍11
Доклад посвящён моделированию физического взаимодействия между человеком и роботом, актуального для коллаборативных рабочих ячеек, в которых человек и робот совместно выполняют одну задачу. Основное внимание будет уделено методам идентификации параметров взаимодействия таким как сила и точка ее приложения, используя только внутренние датчики робота манипулятора. Также будет продемонстрирован контроллер управления взаимодействием, использующий найденные параметры с целью обеспечения безопасности человека путем изменения режима поведения робота.
📹 Трансляция Youtube
Подключайтесь к живому обсуждению и задавайте вопросы в прямом эфире! Ждем всех!
#семинары #robotics
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍6
💫 — Скоро начинаем семинар, присоединяйтесь к трансляции!
YouTube
Семинар 19. Modeling of Physical Interactions Between a Human and a Robot
Выступающие: Дмитрий Попов (Университет Иннополис)
Доклад посвящён моделированию физического взаимодействия между человеком и роботом, актуального для коллаборативных рабочих ячеек, в которых человек и робот совместно выполняют одну задачу. Основное внимание…
Доклад посвящён моделированию физического взаимодействия между человеком и роботом, актуального для коллаборативных рабочих ячеек, в которых человек и робот совместно выполняют одну задачу. Основное внимание…
👍2
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:
— Планирование поведения воплощенных агентов с помощью больших языковых моделей
— Обучение с подкреплением на основе трансформерных архитектур с памятью
— 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.
Для заявки достаточно заполнить анкету
Вопросы можно задать нам в сообщениях или по почте: vainberg.ri@mipt.ru, @rvainberg
Подробнее читайте на сайте
#стажировка #CV #RL #LLM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍9🐳4🔥2
🎓 — Семинар 20. Иерархическое планирование с помощью больших языковых моделей (LLM) для воплощенных агентов | Александр Корчемный
Для выполнения сложных сценариев в реальном окружении или в симуляторе, воплощенный агент должен обладать возможностью планирования. В случае, если задача формулируется на естественном языке, с этим могут помочь большие языковые модели (LLM). Однако существуют проблемы с неоднозначностью естественного языка или соотнесения предсказанного плана с возможностями агента в среде.
Мы предлагаем использовать иерархическую структуру планировщика для улучшения предсказанного плана, когда отдельные LLM-агенты отвечают за отдельные подзадачи в планировании.
📹 Трансляция Youtube
Подключайтесь к живому обсуждению и задавайте вопросы в прямом эфире! Ждем всех!
#семинары #LLM #Planning
Для выполнения сложных сценариев в реальном окружении или в симуляторе, воплощенный агент должен обладать возможностью планирования. В случае, если задача формулируется на естественном языке, с этим могут помочь большие языковые модели (LLM). Однако существуют проблемы с неоднозначностью естественного языка или соотнесения предсказанного плана с возможностями агента в среде.
Мы предлагаем использовать иерархическую структуру планировщика для улучшения предсказанного плана, когда отдельные LLM-агенты отвечают за отдельные подзадачи в планировании.
📹 Трансляция Youtube
Подключайтесь к живому обсуждению и задавайте вопросы в прямом эфире! Ждем всех!
#семинары #LLM #Planning
❤7🔥2❤🔥1👏1
💫 — Скоро начинаем семинар, присоединяйтесь к трансляции!
YouTube
Семинар 20. Иерархическое планирование с помощью больших языковых моделей для воплощенных агентов
Выступающие: Александр Корчемный (магистрант МТИИ МФТИ)
Для выполнения сложных сценариев в реальном окружении или в симуляторе, воплощенный агент должен обладать возможностью планирования. В случае, если задача формулируется на естественном языке, с этим…
Для выполнения сложных сценариев в реальном окружении или в симуляторе, воплощенный агент должен обладать возможностью планирования. В случае, если задача формулируется на естественном языке, с этим…
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥15❤1👍1
🎓 — Семинар 21. Интерактивная сегментация изображений для навигации воплощенного агента | Татьяна Земскова
Для обучения современных методов для детекции и сегментации используются большие наборы данных, содержащие изображения, полученные с помощью статичных камер. Воплощённый интеллектуальный агент, в свою очередь, может взаимодействовать со своим окружением.
На данном семинаре мы кратко обсудим существующие методы для улучшения качества детекции по последовательности изображений, а также представим наш метод для воплощенной семантической сегментации SegmATRon. Главной особенностью метода является адаптация параметров сегментационной модели во время инференса на последовательности изображений с помощью предсказанной гибридной мультикомпонентной функции потерь. Мы покажем эффективность данного подхода для задачи семантической сегментации в симуляторах Habitat и AI2-Thor и его применимость для задачи визуальной навигации до целевого объекта.
📹 Трансляция Youtube
Подключайтесь к живому обсуждению и задавайте вопросы в прямом эфире! Ждем всех!
#семинары #CV #Planning
Для обучения современных методов для детекции и сегментации используются большие наборы данных, содержащие изображения, полученные с помощью статичных камер. Воплощённый интеллектуальный агент, в свою очередь, может взаимодействовать со своим окружением.
На данном семинаре мы кратко обсудим существующие методы для улучшения качества детекции по последовательности изображений, а также представим наш метод для воплощенной семантической сегментации SegmATRon. Главной особенностью метода является адаптация параметров сегментационной модели во время инференса на последовательности изображений с помощью предсказанной гибридной мультикомпонентной функции потерь. Мы покажем эффективность данного подхода для задачи семантической сегментации в симуляторах Habitat и AI2-Thor и его применимость для задачи визуальной навигации до целевого объекта.
📹 Трансляция Youtube
Подключайтесь к живому обсуждению и задавайте вопросы в прямом эфире! Ждем всех!
#семинары #CV #Planning
🔥7
💫 — Начинаем семинар, присоединяйтесь к трансляции!
YouTube
Семинар 21. Интерактивная сегментация изображений для навигации воплощенного агента
Выступающие: Татьяна Земскова
Для обучения современных методов для детекции и сегментации используются большие наборы данных, содержащие изображения, полученные с помощью статичных камер. Воплощённый интеллектуальный агент, в свою очередь, может взаимодействовать…
Для обучения современных методов для детекции и сегментации используются большие наборы данных, содержащие изображения, полученные с помощью статичных камер. Воплощённый интеллектуальный агент, в свою очередь, может взаимодействовать…
👍6
🎓 — Семинар 22. Обзоры методов whole-body планирования и подхода Temporal Difference Learning for Model Predictive Control для решения современных задач робототехники | Яков Денис, Aditya Narendra
Первая часть доклада посвящена методам решения задач планирования, учитывающих полную модель робототехнической системы. В ней приводятся основные понятия, связанные с задачами такого типа, классификация методов их решения, а также рассматриваются последние научные работы с соответствующими приложениями.
Во второй части доклада рассматривается подход Temporal Difference Learning for Model Predictive Control для решения задач планирования и управления. Подход объединяет достоинства методов обучения с подкреплением, использующих и не использующих модели сред. Рассматриваются основные понятия, математические постановки и эксперименты, демонстрирующие эффективность подхода.
📹 Трансляция Youtube
Подключайтесь к живому обсуждению и задавайте вопросы в прямом эфире! Ждем всех!
#семинары #robotics @cogmodel
Первая часть доклада посвящена методам решения задач планирования, учитывающих полную модель робототехнической системы. В ней приводятся основные понятия, связанные с задачами такого типа, классификация методов их решения, а также рассматриваются последние научные работы с соответствующими приложениями.
Во второй части доклада рассматривается подход Temporal Difference Learning for Model Predictive Control для решения задач планирования и управления. Подход объединяет достоинства методов обучения с подкреплением, использующих и не использующих модели сред. Рассматриваются основные понятия, математические постановки и эксперименты, демонстрирующие эффективность подхода.
📹 Трансляция Youtube
Подключайтесь к живому обсуждению и задавайте вопросы в прямом эфире! Ждем всех!
#семинары #robotics @cogmodel
🔥10
💫 — Скоро начинаем семинар, присоединяйтесь к трансляции!
YouTube
Семинар 22. Обзоры методов планирования для решения современных задач робототехники
Выступающие: Яков Денис, Aditya Narendra
Первая часть доклада посвящена методам решения задач планирования, учитывающих полную модель робототехнической системы. В ней приводятся основные понятия, связанные с задачами такого типа, классификация методов их…
Первая часть доклада посвящена методам решения задач планирования, учитывающих полную модель робототехнической системы. В ней приводятся основные понятия, связанные с задачами такого типа, классификация методов их…
🔥3
На фото процесс поздравления наших прекрасных сотрудниц в новом офисе
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥15❤4🎉3
🎓 — Семинар 23. Обзор конференции AAAI-2024 | Александр Панов, Алексей Скрынник
Основные моменты доклада:
Общие впечатления: Поделимся нашими впечатлениями от конференции, ключевыми темами и направлениями дискуссий.
Наши работы: Рассмотрим работы нашей лаборатории в области обучения с подкреплением для задач децентрализованного многоагентного планирования. На конференции были представлены 3 статьи от нашей команды, две из которых были отобраны для устного представления, что является значительным достижением, учитывая, что только 10% всех статей получают такую возможность.
Интересные находки: Обсудим работы других авторов, связанные не только с обучением с подкреплением, но и с другими актуальными темами в сфере AI.
Туториалы и воркшопы: Поделимся впечатлениями от проведенных на конференции туториалов и воркшопов, выделив наиболее полезные и познавательные из них.
📹 Трансляция Youtube
Подключайтесь к живому обсуждению и задавайте вопросы в прямом эфире! Ждем всех!
#семинары #RL #CV #Planning #конференции
Основные моменты доклада:
Общие впечатления: Поделимся нашими впечатлениями от конференции, ключевыми темами и направлениями дискуссий.
Наши работы: Рассмотрим работы нашей лаборатории в области обучения с подкреплением для задач децентрализованного многоагентного планирования. На конференции были представлены 3 статьи от нашей команды, две из которых были отобраны для устного представления, что является значительным достижением, учитывая, что только 10% всех статей получают такую возможность.
Интересные находки: Обсудим работы других авторов, связанные не только с обучением с подкреплением, но и с другими актуальными темами в сфере AI.
Туториалы и воркшопы: Поделимся впечатлениями от проведенных на конференции туториалов и воркшопов, выделив наиболее полезные и познавательные из них.
📹 Трансляция Youtube
Подключайтесь к живому обсуждению и задавайте вопросы в прямом эфире! Ждем всех!
#семинары #RL #CV #Planning #конференции
🔥5👏2🎉2
Международной выставка-форум «Россия» проходит день ИИ!
Много интересных докладов, а на первой планерной сессии в докладе Ивана Оселедца, была и статистика, в которой отмечен и вклад нашего Центра в научную сферу ИИ. Задачка на внимательность, кто увидит где, - ставьте лайк)
Запись трансляции
📷 На фото: Дмитрий Чернышенко, Заместитель председателя правительства Российской Федерации по вопросам цифровой экономики и инновациям
Иван Оселедец, генеральный директор AIRI
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍12