Matthew E. Taylor

GLIDE-RL mejora la capacidad de la IA para seguir instrucciones en lenguaje natural a través de un marco de múltiples agentes.

Un nuevo marco mejora el aprendizaje a pesar de la falta de retroalimentación.

Un nuevo método mejora la eficiencia del feedback humano en RL usando datos de baja calidad.

Un nuevo método ayuda a los robots a aprender de los humanos mientras ignoran las distracciones.

Los VOCs ofrecen una forma sencilla de predecir de manera eficiente los futuros estados de video.

Optimizar los diseños de almacenes usando técnicas automatizadas puede mejorar la eficiencia y reducir costos.

Presentando ODGR y GATLing para el reconocimiento flexible de metas en entornos dinámicos.