Chelsea Finn

Os robôs estão aprendendo a se adaptar e fazer tarefas em várias áreas.

Robôs aprendem a se adaptar e melhorar recebendo feedback humano em tempo real.

Novo modelo melhora o aprendizado de máquina separando dados complexos em partes mais simples.

Este estudo avalia métodos para melhorar modelos de linguagem grande usando dados de preferência dos usuários.

Esse artigo fala sobre o papel das simulações na avaliação das habilidades de robôs.

Políticas de robôs generalistas melhoram a adaptabilidade para várias tarefas na robótica.

Analisando a superotimização em DAAs e seu impacto no desempenho do modelo.

Um novo modelo permite que robôs aprendam tarefas melhor usando entradas visuais e de linguagem.

Uma nova abordagem ajuda os robôs a se adaptarem rapidamente a tarefas desconhecidas.

Novos métodos melhoram o movimento de robôs de pernas em ambientes complexos usando IA.

Os robôs melhoram a navegação entendendo tanto fala quanto imagens.

Um novo método pra avaliar os valores diversos dos usuários em modelos de linguagem.

Esse método melhora a confiabilidade das pontuações de confiança dos modelos de linguagem.

Uma maneira divertida de todo mundo ajudar a ensinar robôs através de dados colaborativos.

Descubra como o Aprendizado por Reforço Agnóstico a Políticas muda a tomada de decisão das máquinas.