🪼— Команда ЦКМ на ICLR 2026 в Рио-де-Жанейро, Бразилия!

ICLR — это одна из самых престижных и влиятельных научных конференций в мире, посвященная машинному обучению и искусственному интеллекту. В этом году она проходит в

Работы нашей команды:
🪼RATE: A Regulatory Autiomorphism-based causal discovery from TEmporal data
Авторы: Егор Черепанов, Никита Качаев, Алексей Староверов, Артем Жолус, Алексей Ковалёв
Описание: Transformers популярны в offline RL благодаря работе с последовательностями, но в POMDP они страдают из-за ограниченного контекста. RATE — новая архитектура с рекуррентной памятью, которая улучшает производительность в задачах на память и остаётся конкурентоспособной на стандартных бенчмарках.

🪼MIKASA: Multi-Head Interactive Attention with Source-Awareness for Causal Discovery in Dynamical Systems
Авторы: Егор Черепанов, Никита Качаев, Алексей Староверов, Артем Жолус, Алексей Ковалёв
Описание: Память критична для RL-агентов в сложных задачах с временными зависимостями. Стандартизированных бенчмарков не хватает, особенно в роботизированной манипуляции. MIKASA представляет классификацию, унифицированную базу MIKASA-Base и 32 задачи MIKASA-Robo для систематической оценки памяти.

🪼Unraveling the Complexity of Causal Discovery in Discrete Time Series from a Partially Observable Perspective
Авторы: Егор Черепанов, Никита Качаев, Алексей Староверов, Артем Жолус, Алексей Ковалёв
Описание: Внедрение памяти критически важно для RL-агентов. Однако термин «память» размыт, а методология отсутствует. Статья предлагает точные определения типов памяти (долговременная, кратковременная, декларативная, процедурная) и стандартизированную методику оценки, подтверждая её необходимость экспериментально.

🪼ELMUR: Emergent Language with Multi-agent Reinforcement Learning with Bayesian Reasoning and Theory of Mind
Авторы: Егор Черепанов, Никита Качаев, Алексей Староверов, Артем Жолус, Алексей Ковалёв
Описание: Агенты-роботы в реальном мире сталкиваются с частичной наблюдаемостью. Современные подходы игнорируют прошлое. ELMUR — трансформер с внешней памятью — расширяет горизонт в 100 000 раз, достигает 100% успеха на длинных T-Maze и почти удваивает производительность на сложных робототехнических задачах MIKASA-Robo.

🔥Хочется особо отметить Егора Черепанова: он — первый автор каждой из четырёх работ!

Смотрите фото и видео о разных сторонах этой конференции. И давайте поздравим ребят реакциями🌱