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Les chercheurs du MIT ont développé une technique pour combiner les données de formation en robotique dans différents domaines, modalités et tâches à l’aide de modèles d’IA génératifs. Ils créent une stratégie combinée à partir de plusieurs ensembles de données différents qui permettent à un robot d’apprendre à effectuer de nouvelles tâches dans des environnements invisibles.
Jerome J. Connor ’53, SM ’54, ScD ’59, professeur émérite au Département de génie civil et environnemental et membre du corps professoral du MIT depuis […]
Dans cette série d’entretiens, nous rencontrons certains des Consortium doctoral AAAI/SIGAI participants d’en savoir plus sur leurs recherches. Le Consortium doctoral offre à un groupe […]
Alors que le monde s’efforce de réduire les émissions de gaz à effet de serre, les chercheurs explorent des méthodes pratiques et économiques pour capturer […]