Институт AIRI

В Сеуле прошла конференция Conference on Robot Learning (CoRL) 2025

CoRL — одна из ведущих международных площадок для обмена знаниями и опытом по обучению роботов с помощью методов машинного обучения. В этом году Институт AIRI был представлен Владиславом Куренковым, руководителем группы «Адаптивные агенты», и тремя специалистами из группы «Воплощенные агенты» лаборатории когнитивных систем искусственного интеллекта: старшим научным сотрудником Алексеем Староверовым, младшим научным сотрудником Егором Черепановым и инженером-исследователем Никитой Качаевым.

Представленные статьи:
📎ELMUR: External Layer Memory with Update/Rewrite for Long-Horizon RL
📎Memory, Benchmark & Robots: A Benchmark for Solving Complex Tasks with Reinforcement Learning
📎Unraveling the Complexity of Memory in RL Agents: an Approach for Classification and Evaluation
📎Dynamic Neural Potential Field: Online Trajectory Optimization in the Presence of Moving Obstacles
📎Transition From Offline to Online Reinforcement Learning for Robotic Manipulation with Transformer-Based Models (появится в открытом доступе позже)
📎Vision-Language Models Unlock Task-Centric Latent Actions

Делимся фото из Сеула!

Please open Telegram to view this post

VIEW IN TELEGRAM

❤55

www.tgoop.com/airi_research_institute/1029

3.3K viewsOct 13 at 16:44

В Сеуле прошла конференция Conference on Robot Learning (CoRL) 2025

CoRL — одна из ведущих международных площадок для обмена знаниями и опытом по обучению роботов с помощью методов машинного обучения. В этом году Институт AIRI был представлен Владиславом Куренковым, руководителем группы «Адаптивные агенты», и тремя специалистами из группы «Воплощенные агенты» лаборатории когнитивных систем искусственного интеллекта: старшим научным сотрудником Алексеем Староверовым, младшим научным сотрудником Егором Черепановым и инженером-исследователем Никитой Качаевым.

Представленные статьи:
📎ELMUR: External Layer Memory with Update/Rewrite for Long-Horizon RL
📎Memory, Benchmark & Robots: A Benchmark for Solving Complex Tasks with Reinforcement Learning
📎Unraveling the Complexity of Memory in RL Agents: an Approach for Classification and Evaluation
📎Dynamic Neural Potential Field: Online Trajectory Optimization in the Presence of Moving Obstacles
📎Transition From Offline to Online Reinforcement Learning for Robotic Manipulation with Transformer-Based Models (появится в открытом доступе позже)
📎Vision-Language Models Unlock Task-Centric Latent Actions

Делимся фото из Сеула!