🎓 — Семинар 11. Память и трансформеры в обучении с подкреплением | Егор Черепанов

Память является фундаментальной когнитивной способностью человека, позволяющей нам решать, казалось бы, простые, но всё ещё неподъёмные для современных роботов задачи из повседневной жизни. Например, без памяти роботы не способны даже протереть полку от пыли или достать ровно три ложки крупы из банки.

Различные механизмы памяти, пришедшие из других разделов глубокого обучения или разработанные специально под задачи обучения с подкреплением, призваны решить данную проблему. Однако на практике все они имеют свои ограниченные условия применения, преимущества и недостатки, а универсального подхода для ответа на вопрос "Как добавить память роботу?" всё ещё нет.

На семинаре аспирантом нашего Центра будут рассмотрены существующие механизмы памяти, разработанные для задач обучения с подкреплением и робототехники, а также будет представлена новая работа ELMUR: External Layer Memory with Update/Rewrite for Long-Horizon RL, в которой память реализуется в виде специальных матриц, интегрированных в каждый слой трансформерной архитектуры.

🪼 Сайт проекта
👉🏻 Дата: 13.11.25, четверг в 17:00
📹 Трансляция Youtube или ВК

Подключайтесь к живому обсуждению и задавайте вопросы в прямом эфире! Ждем всех!

#RL #transformers

🪼 — Объявлены результаты отбора на конференцию AAAI, наши сотрудники снова в топе!

AAAI — ведущая международная научная конференция по искусственному интеллекту, поддерживаемая Ассоциацией по развитию искусственного интеллекта. В этом году свой 40-й юбилей она встретит в выставочном центре Singapore Expo.

У нашего коллектива целых 4 акцепта. Примечательно, что первые имена авторов статей 1, 2 и 3 принадлежат студентам бакалавриата и магистратуры, среди них один — наш студент, а остальные работали в команде с сотрудниками и преподавателями ЦКМ.

Работы:
🪼"Enhancing PIBT via Multi-Action Operations" Egor Yukhnevich, Anton Andreychuk
🪼"MeshA*: Efficient Path Planing With Motion Primitives" Marat Agranovskiy, Konstantin Yakovlev
🪼"CAMAR: Continuous Actions Multi-Agent Routing" Artem Pshenitsyn, Aleksandr Panov, Alexey Skrynnik
🪼"Wikontic: A Tool for Building Knowledge Graphs from Text Aligned with the Wikidata Ontology" Alla Chepurova, Aydar Bulatov, Yuri Kuratov

Поздравляем студентов с первыми статьями на крупной конференции!

🪼 — Выступления сотрудников ЦКМ на AI Journey

11:15-11:30 AI Frontiers
Как большие языковые модели учатся планировать и рассуждать с помощью поисковых алгоритмов, Алексей Скрынник от AIRI

Современные большие языковые модели могут значительно расширять возможности автоматического рассуждения и планирования, если их дополнить стратегиями поиска. В докладе рассматриваются три основных подхода: неструктурированный поиск, эволюционный поиск и дерево поиска. Эти методы позволяют моделям исследовать несколько альтернативных траекторий рассуждений, корректировать ошибки на промежуточных шагах и выбирать наиболее перспективные решения.

11:55 - 12:15 Live studio
Рассуждающие модели воплощённого ИИ, Александр Панов

В докладе будет представлен обзор вариантов реализации рассуждений в нейросетевых моделях, используемых в задачах воплощенного ИИ - навигации и манипуляции. Обсудим, как связаны планирование действий и рассуждения, а также ограничения в современных поведенческих моделях (VLA). Разберем также последние работы нашей лаборатории в области интеграции обучаемых и классических подходов для повышения эффективности методов планирования и рассуждений в задачах воплощенного ИИ.

13:00-14:30 Главный зал
Форсайт: каким будет ИИ через 10 лет, Дмитрий Юдин среди участников

15:15-15:30 AI Frontiers
Применение больших языковых и визуально-языковых моделей в робототехнике, Алексей Ковалёв

Большие языковые и визуально-языковые модели (LLM и VLM) получили широкое распространение во множестве приложений и все активнее используются в робототехнике. На лекции мы обсудим, как такие модели помогают роботам распознавать неоднозначные инструкции, формировать планы действий и исправлять ошибки, возникающие при их выполнении.

15:30-15:45 AI Frontiers
Как большие языковые модели понимают 3D-пространство, Дмитрий Юдин

Развитие технологий пространственного ИИ — одно из важнейших современных направлений в робототехнике и беспилотном транспорте. В этом докладе мы рассмотрим концепции пространственного понимания, пространственных рассуждений и связанные с ними задачи. Обсудим потенциал современных MLLM для решения задач, связанных с визуальными ответами на вопросы, поиском трёхмерных объектов, генерацией графов трёхмерных сцен, созданием описаний 3D-сцен и др. Мы также обсудим ограничения популярных LLM в случае описания трёхмерной сцены только текстом. Рассмотрим современные решения для пространственного понимания, использующие модальности изображений, текста, облаков точек и графов. Кратко рассмотрим недавние разработки команд AIRI и МФТИ в этой области. Кроме того, мы обсудим перспективные нерешённые проблемы для дальнейшего развития.

Переходите по ссылкам и смотрите нас онлайн!

🪼 — ЦКМ и AIRI будут работать вместе в двух направлениях: созднии лаборатории воплощённого ИИ и разработке образовательных программ!

Третью лабораторию в Центре возглавит Алексей Ковалёв, к.ф.-м.н., старший научный сотрудник, руководитель группы “Embodied agents” CAIS AIRI,
доцент ЦКМ МФТИ, куратор нашей магистерской программы.

Тема исследований: фундаментальные и прикладные исследования в ИИ для робототехники и агентных систем.

🪼Наши образовательные программы станут ещё лучше: помимо создания лаборатории, договорились о совместной работе по обучению студентов МФТИ с использованием научной базы AIRI.

🪼 — RoboJobs — эксперт в мире робототехники!

RoboJobs — проводит аналитические исследования, создает медиа-проекты, помогает компаниям развиваться на международном рынке, а также размещает вакансии и резюме соискателей.

Знает все о российском и мировом рынке робототехники. Находит специалистов, партнеров, подрядчиков и клиентов в России и за рубежом, создавая успешные и эффективные сотрудничества.

🪼Для обсуждения пишите на robojobs@mail.ru.

Подписывайтесь на RoboJobs, здесь вы найдете лучшие вакансии по робототехнике, в том числе и наши🪼

#партнерский_пост

🚨 — Сегодня последний день набора на стажировку в области ИИ и робототехники (Robotics, LLM, RL, CV, Planning)!

Оплачиваемая стажировка будет длиться 4-6 месяцев, в процессе работы вам будет помогать ментор. Больше 20 проектов на выбор, в том числе и от AIRI, с которыми мы заключили соглашение на совместную работу, на страницах которых вы сможете найти описание и требования.

Два шага для подачи заявки:
1️⃣ выбрать подходящие проекты на сайте
2️⃣ заполнить форму

Стажировку можно совмещать с написанием диплома, но нельзя совмещать с другой работой. А после успешного окончания возможно трудоустройство в лаборатории Центра, продолжение работы в компаниях-партнерах.

Вопросы можно задать в сообщениях @fissun.

#стажировка

🎓 — Семинар 13. Интеграция языковых моделей и графов сцены для планирования действий в физической среде | Анатолий Онищенко

Создание универсальных роботов-помощников невозможно без надежных механизмов понимания естественного языка в контексте реального физического мира. Интеллектуальный агент должен корректно интерпретировать и исполнять инструкции в различных средах.

В рамках семинара аспирант нашего Центра обсудит актуальные методы внедрения больших языковых моделей в задачи интерпретации и планирования действий, с акцентом на использование графовых представлений сцены.

Особое внимание будет уделено разработанному нами методу LookPlanGraph, объединяющему LLM с динамическим графовым представлением сцены. Будет продемонстрировано, как симуляция среды в графовом пространстве и механизмы аугментации позволяют решать задачи навигации и манипуляции в условиях изменяющегося окружения.

🪼Страница проекта

👉🏻 Дата: 27.11.25, четверг в 17:00
📹 Трансляция: Youtube или ВК

Подключайтесь к живому обсуждению и задавайте вопросы в прямом эфире! Ждем всех!

#LLM

🪼 — Вниманию студентов, прошедших регистрацию на «Я-профессионал» — не пропустите отборочный этап!

21 ноября начался отборочный этап по направлению "Искусственный интеллект" для пользователей, прошедших регистрацию на олимпиаду. Он заканчивается 1 декабря в 23:59 по московскому времени.

Если вы ещё не приступили к заданию, советуем поторопиться. На выполнение у вас будет 48 часов, если вы начнёте решение не позднее 23:59 29 ноября.

Напоминаем, что победителям и призёрам предоставляются льготы при поступлении, в том числе и в МФТИ.

🪼 — Открыто 5 вакансий в Центре когнитивного моделирования МФТИ (RL, CV, LLM, NLP).

В Центре мы создаем работающие технологии для ведущих российских компаний и публикуемся в сильных международных журналах и на топовых конференциях по ИИ и робототехнике.

Наша работа охватывает проекты по обучению больших моделей, робототехнические системы, когнитивные архитектуры и методы эффективного взаимодействия человека и машины.

Вакансии:
🌱Spatial AI Разработчик для прикладного проекта по улучшению качества ответов на визуально-пространственные вопросы по видео с использованием графов 3D-сцены
🌱RL Разработчик для проекта, связанного с автоматизацией манипуляционных операций в сложной и вариативной среде
🌱NLP Разработчик (LLM) для фундаментального проекта по разработке ассистента ИИ-исследователя
🌱RL+NLP Разработчик для applied-проекта по асинхронному обучению моделей языка
🌱Middle+ CV Разработчик для проведения исследований и руководства разработкой ПО по прикладным проектам по построению графов 3D-сцены и их применения в различных областях

В наших проектах — свобода в исследованиях и нетривиальные задачи. Смотрите подробности по ссылкам выше или на нашем сайте и откликайтесь!

#вакансии

🎓 — Семинар 15. Оффлайн и онлайн RL для робототехнической манипуляции с трансформерными моделями | Дмитрий Поярков

Современные подходы к обучению трансформерных нейросетей для задач манипуляции в робототехнике преимущественно базируются на оффлайн-обучении с использованием заранее собранных датасетов. Однако, несмотря на удобство и стабильность такого подхода, он демонстрирует ограниченные возможности в достижении высокой производительности в реалистичных условиях.

На семинаре аспирант нашего Центра расскажет о исследовании потенциала применения онлайн-обучения с подкреплением, которое позволяет агенту адаптироваться к среде в процессе взаимодействия и постепенно улучшать поведение на основе вновь собранных данных.

Несмотря на высокую вычислительную стоимость и сложность настройки такого обучения, его интеграция способна существенно повысить эффективность трансформеров в задачах манипуляции.

🪼Статья
👉🏻 Дата: 11.12.25, четверг в 17:00
📹 Трансляция Youtube и ВК

Подключайтесь к живому обсуждению и задавайте вопросы в прямом эфире! Ждем всех!

#семинары #RL #robotics