Sergey Levine

Les robots apprennent à s'adapter et à accomplir des tâches dans différents domaines.

Les robots apprennent à s'adapter et à s'améliorer en recevant des retours humains en temps réel.

Une nouvelle méthode pour améliorer les modèles de diffusion tout en gardant la diversité dans les résultats générés.

Une méthode pour améliorer les modèles de diffusion afin de générer des données de haute qualité de manière efficace.

Cet article parle de l'utilisation de la classification pour les fonctions de valeur dans l'apprentissage par renforcement profond.

Apprends comment l'apprentissage contrastif améliore la prédiction et la planification des séries temporelles.

Un focus sur les méthodes pour évaluer et améliorer la performance des agents numériques.

Une nouvelle méthode améliore la sécurité de conduite des robots tout en augmentant leur vitesse d'apprentissage.

Cet article discute du rôle des simulations dans l'évaluation des compétences des robots.

Les politiques de robots généralistes améliorent l'adaptabilité pour des tâches variées en robotique.

Un nouveau modèle permet aux robots d'apprendre des tâches mieux en utilisant des entrées visuelles et linguistiques.

Une nouvelle façon de rendre les assistants numériques plus intelligents grâce à un apprentissage continu.

Des approches innovantes améliorent les calculs de distance dans des environnements imprévisibles.

Les VOCs offrent un moyen simplifié de prédire efficacement les futurs états vidéos.

Une nouvelle approche pour combiner des méthodes de conception pour de meilleurs résultats en ingénierie de l'ADN et des protéines.

De nouvelles méthodes améliorent le mouvement des robots à pattes dans des environnements complexes grâce à l'IA.

Une nouvelle méthode pour apprendre aux robots à marcher et à manipuler des objets.

Les robots améliorent la navigation en comprenant à la fois la parole et les images.

Une nouvelle méthode améliore l'orientation dans les modèles de diffusion en utilisant l'apprentissage par renforcement.

Explorer comment le RL améliore les modèles de diffusion pour des résultats ciblés.

Utiliser le langage pour apprendre aux robots de nouvelles tâches plus efficacement.

Approche innovante pour améliorer les modèles de diffusion sans trop de réglages compliqués.

L'IA évolue pour mieux aider et donner du pouvoir aux utilisateurs dans leurs tâches de tous les jours.

Une nouvelle méthode aide les robots à améliorer leur prise de décision en utilisant des connaissances passées.

RLDG améliore l'apprentissage des robots grâce à des données de haute qualité, ce qui booste leur performance.