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Prácticas: Aprendizaje por Refuerzo Jerárquico para Manipulación Robótica
- Internship
MERL está buscando a una persona altamente motivada para trabajar en la planificación a largo plazo y la toma de decisiones para la manipulación robótica utilizando grandes modelos de lenguaje (LLM) y RL Jerárquico. La investigación desarrollará algoritmos novedosos para la planificación de tareas a largo plazo y la ejecución utilizando aprendizaje por refuerzo jerárquico y LLM. El candidato ideal debería tener experiencia en uno o varios de los siguientes temas: Aprendizaje por refuerzo (profundo), RL Jerárquico, LLM, optimización de políticas y Procesos de Decisión de Markov (MDP). Se anima a los estudiantes de doctorado senior en aprendizaje automático e ingeniería con un enfoque en el aprendizaje por refuerzo y la robótica a aplicar. Se requiere experiencia previa trabajando con motores de física como Mujoco, Isaac Gym, etc. También se requiere experiencia previa trabajando con Python y ROS. Una pasantía exitosa resultará en la presentación de los resultados a conferencias y revistas revisadas por pares. Se requieren buenas habilidades de codificación en Python y entornos de RL de vanguardia (por ejemplo, RL Bench). La duración esperada de la pasantía es de 3-4 meses con fechas de inicio flexibles. Se prefiere que esta pasantía sea presencial en MERL.
Áreas de investigación: Inteligencia Artificial, Aprendizaje Automático, Robótica
Contacto: Devesh Jha
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