Salut à tous,
Avec un peu de retard je vous transmets les infos de la réunion des resp d'équipe d'hier :
* Tout les ECs doivent participer à l'encadrement de 42sh: Positionnez-vous !
* Préparation des primes incitatives sur publication (sont concernées: publis rang A, B): mettez à jour le .bib (format OK et DOI inclus) !
* note de Théo : regardez comment sont formées les autres entrées + n'oubliez pas les DOI
* Demandes de TT ou absences de dernière minute: de manière exceptionnelle OK, mais pas de manière répétée - si vous avez un paquet à recevoir, faites vous livrer à l'école
* Si vous êtes en TT: vous devez être joignable (pers support: être réactif de suite)
++,
Pierre
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Pierre PARREND
LRE - Laboratoire de Recherche de l'EPITA - Directeur Adjoint
Resp Equipe Sécu-Systèmes
Professeur HDR
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Bonjour,
Je vous annonce que le prochain séminaire de l'axe ML sera donné par Julien Perez, qui a rejoint le LRE et l'équipe IA début novembre.
Ci-dessous, le titre et l'abstract du talk
Merci de bien vouloir remplir le framadate suivant : https://framadate.org/ctE9bGR4XuGYzRoy
Au plus tard le vendredi 24 novembre, afin de fixer rapidement un créneau pour cet évènement.
Title: Safe Skill Discovery in Unsupervised Reinforcement Learning and Alignment in Code LLMs.
Abstract:
This presentation addresses the question of safety and alignment in statistical sequential decision models. The first part of the talk will focus on safety-centric skill discovery using unsupervised reinforcement learning and its application to robotic manipulation, as presented at ICRA'23. We introduce the novel problem of Safety-Aware Skill Discovery, which aims to learn, in a task-agnostic fashion, a repertoire of reusable skills that are inherently safe for composing solutions to downstream tasks. We present a computationally tractable algorithm that learns a latent-conditioned skill policy maximizing intrinsic rewards, regulated by a safety-critic capable of modeling any user-defined safety constraints. Utilizing the pretrained safe skill repertoire, hierarchical reinforcement learning can solve multiple downstream tasks without explicit consideration of safety during training and testing. We evaluate our algorithm on a collection of force-controlled robotic manipulation tasks in simulation, demonstrating promising performance in downstream tasks while satisfying safety constraints.
As an opening, in the second part of the talk, I will introduce the recent progress of Code LLM and the emerging alignment requirements. This section serves as a discussion, emphasizing the necessity of alignment in code-based Language Model Models (LLMs) and the imperative safety considerations inherent in this domain.
Bonne fin de journée,
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Idir Benouaret
Enseignant-Chercheur
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[https://lh3.googleusercontent.com/2nPXgKhjFiG8S9uTa2TTXP1-CcUjZnjdJ5CVAd3_f…]
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+33 4 28 29 37 63
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Bonjour,
Nous travaillons actuellement sur la rédaction d'un guide pour bien remplir le .bib et donc déclarer vos publications.
En attendant, petit rappel de 3 règles importantes :
* la clef de l'article est 1er_auteur.année.acronyme_conf_journal et ce même si le 1er auteur n'est pas du labo
* quand vous soumettez vos changement, si la pipeline casse (ça devient rouge), merci de corriger ou d'envoyer un mail pour demander de l'aide, mais pas de partir en laissant en l'état
* une moulinette automatique crée l'annonce sur le site web, merci de vérifier que tout est ok sur le site du LRE après le passage de cette moulinette
Bonne journée
Elodie
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