Taller CoRL 2026
Descripción
Un esfuerzo comunitario para unificar la evaluación de simulaciones y el despliegue de robots en el mundo real. La simulación se ha convertido en el motor de la IA embebida moderna. Entornos basados en la física como BEHAVIOR proporcionan la escala, la seguridad y la reproducibilidad que la recolección de datos físicos no puede, permitiendo a los agentes desarrollar razonamiento de alto nivel, planificación a largo plazo y manipulación bimanual hábil en miles de escenarios cotidianos.
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Conoce a los ponentes
Yilun Du
Tema:Harvard University - Compositional world models and diffusion policies for generalizable robot planning: from video-based planning to 4D embodied world models
Yashraj Narang
Tema:NVIDIA - GPU-accelerated simulation for scalable robot learning: Isaac Lab, MimicGen, and sim-to-real dexterous manipulation
Guannan Qu
Tema:Carnegie Mellon University - Foundations for scalable and reliable robot policy learning, interpretability for decision-making, physical understanding of learned models, and scalable multi-agent planning
Chen Tang
Tema:UC Los Angeles - Deep reinforcement learning for real-world robotics: lessons from simulation to deployment, hierarchical RL, and safe offline-to-online policy transfer
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