Chelsea Finn

Los robots están aprendiendo a adaptarse y realizar tareas en diferentes áreas.

Los robots aprenden a adaptarse y mejorar al recibir retroalimentación humana en tiempo real.

Un nuevo modelo mejora el aprendizaje automático al separar datos complejos en partes más simples.

Este estudio evalúa métodos para mejorar modelos de lenguaje grandes usando datos de preferencias de los usuarios.

Este artículo habla sobre el papel de las simulaciones en la evaluación de habilidades de robots.

Las políticas de robots generalistas mejoran la adaptabilidad para tareas diversas en robótica.

Examinando la sobreoptimización en los DAAs y su impacto en el rendimiento del modelo.

Un nuevo modelo permite que los robots aprendan tareas mejor usando entradas visuales y de lenguaje.

Un nuevo enfoque ayuda a los robots a adaptarse rápidamente a tareas desconocidas.

Nuevos métodos mejoran el movimiento de robots con patas en entornos complejos usando inteligencia artificial.

Los robots mejoran la navegación al entender tanto el habla como las imágenes.

Un nuevo método para evaluar los valores diversos de los usuarios en modelos de lenguaje.

Este método mejora la fiabilidad de las puntuaciones de confianza del modelo de lenguaje.

Una forma divertida para que todos ayuden a enseñar a los robots a través de datos crowdsourced.

Descubre cómo el Aprendizaje por Refuerzo Agnóstico a Políticas cambia la toma de decisiones en máquinas.