למידת הפשטות היעילות לתכנון (LEAP)
תיאור
משימות רובוטיקה מורכבות עם אופק ארוך ותגמולים מעטים הן אתגר עבור מיילות למידה מקצה לקצה. בניגוד לכך, גישות תכנון הראו פוטנציאל רב להתמודד בהצלחה עם משימות מורכבות כאלה. אחת הביקורות המרכזיות על גישות מבוססות תכנון הייתה חוסר הזמינות של מודלים מדויקים של העולם (נקראים גם הפשטות) לשימוש. היה עניין מחודש בשימוש בגישות מבוססות למידה כדי ללמוד ייצוגים סמלים התומכים בתכנון. עם זאת, מחקר זה לרוב מפוצל לקהילות משנה לא קשורות כמו תכנון משימות ותנועה, למידת חיזוק (היררכית, מבוססת מודל), תכנון עם הגיון פורמלי, תכנון עם שפה טבעית (מודלים לשוניים) ואיי-אי נוירו-סימבולי. כמו בשנים קודמות, LEAP יקבץ יחד חוקרים מתחומים שונים לדון כיצד נוכל לשלב למידה, תכנון והפשטות כדי לפתור משימות רובוטיקה הולכות ומסובכות עם אופק ארוך ותגמולים מעטים.
מיקום האירוע
תן לרשת שלך לדעת שאתה הולך
שתף אירוע זה כדי להתחיל שיחות, להזמין עמיתים ולהתחבר לפני תחילתו.
הכירו את הדוברים
Tomás Lozano-Pérez
נושא:MIT, USA
Dieter Fox
נושא:Ai2, University of Washington, USA
Fabio Ramos
נושא:Nvidia, University of Sydney, USA/AUS
Panpan Cai
נושא:Shanghai Jiao Tong University, China
אירועים קשורים
כנס AI דיווח ניו-יורק
מייסדי AI סקראפי משחקים פיקלבול (Seed עד Series A)
סדנת ומפגש AI פיזי בבאפלו
סקירה של אבטחת הסייבר / יום הטכנולוגיה של הוורוד
מצב האינטליגנציה המלאכותית 2026 - אירוע השקה בניו יורק
אקדמיהCON 2026: יום האליפות — AI זה האש החדשה
AWIC x Rutgers Center for Corporate Law and Governance: העתיד של ממשלת נכסים דיגיטליים
PMAI: האק עבור השפעה NYC 2026
הכלכלה ההומנואידית - השקת ספר, שיחת מדורה, וחתימה
זיקוקים: קוד וקוקטיילים NYC
ליל אבטחת בינה מלאכותית - בוסטון
