Ruslan Salakhutdinov

Un método que usa ejemplos para guiar a los agentes en la toma de decisiones.

Una mirada a cómo los métodos de un solo paso y la regularización del crítico mejoran el rendimiento del RL.

Una nueva base de datos mejora la precisión de las respuestas para preguntas vagas usando datos de Wikipedia.

Un nuevo conjunto de datos mejora la capacidad de los agentes computacionales para realizar varias tareas.

Aprende cómo el aprendizaje contrastivo mejora la predicción y planificación de series temporales.

Crea agentes inteligentes fácilmente usando indicaciones en lenguaje natural.

Un nuevo sistema mejora la calidad de imagen usando adaptadores especializados basados en indicaciones de texto.

Un nuevo método mejora el aprendizaje robótico al combinar modelos de lenguaje y aprendizaje reforzado.

Explorando los desafíos de seguridad que presentan los ataques adversariales en agentes multimodales.

La comunicación efectiva es clave para que los robots sigan las instrucciones humanas de manera precisa.

Un nuevo método mejora la eficiencia de la planificación de movimiento de robots usando simulaciones y datos de expertos.

Nuevo sistema mejora la memoria y la comunicación de los robots en entornos humanos.

Un enfoque nuevo para mejorar la recuperación de imágenes sin necesidad de entrenar mucho.