Chelsea Finn

I robot stanno imparando ad adattarsi e a svolgere compiti in diversi settori.

I robot imparano ad adattarsi e migliorare ricevendo feedback umano in tempo reale.

Il nuovo modello migliora il machine learning separando dati complessi in parti più semplici.

Questo studio valuta i metodi per migliorare i modelli di linguaggio di grandi dimensioni utilizzando i dati delle preferenze degli utenti.

Questo articolo parla del ruolo delle simulazioni nella valutazione delle abilità dei robot.

Le politiche dei robot generalisti migliorano l'adattabilità per compiti diversi nella robotica.

Esaminando l'ottimizzazione eccessiva nei DAA e il suo impatto sulle prestazioni del modello.

Un nuovo modello permette ai robot di imparare i compiti meglio usando input visivi e linguistici.

Un nuovo approccio aiuta i robot ad adattarsi rapidamente a compiti sconosciuti.

Nuovi metodi migliorano il movimento dei robot bipedi in ambienti complessi usando l'IA.

I robot migliorano la navigazione capendo sia il linguaggio che le immagini.

Un nuovo metodo per valutare i diversi valori degli utenti nei modelli linguistici.

Questo metodo migliora l'affidabilità dei punteggi di confidenza del modello di linguaggio.

Un modo divertente per aiutare tutti a insegnare ai robot tramite dati raccolti dalla folla.

Scopri come il Reinforcement Learning Agnostico alla Politica cambia il processo decisionale delle macchine.