La prochaine rencontre, qui aura lieu le 10 novembre à Mila, permettra d'explorer comment pouvons-nous collectivement développer, encadrer et déployer des systèmes agentiques performants, fiables et sécuritaires en connectant chercheur·euse·s académiques, expert·e·s industriel·le·s et praticien·ne·s.
Les inscriptions sont ouvertes pour notre programme de 4 mois à temps plein, à Mila, conçu spécifiquement pour les fondateurs et fondatrices de la deep tech issus de parcours d'élite en STIM. Vous avez jusqu'au 21 novembre 2026 pour appliquer!
Le processus de demandes de supervision à Mila est maintenant ouvert! Vous pouvez appliquer dès maintenant à la maitrise de recherche ou Doctorat et joindre notre grande communauté de chercheur·euse·s à Mila pour l’automne 2027. Date limite : 1er décembre 2026
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Although Multi-Objective Reinforcement Learning (MORL) research relies heavily on MO-MuJoCo as its go-to continuous control benchmark, the v… (voir plus)alidity of the conclusions drawn from it remain underexamined. In this paper, we first discuss three structural limitations of MO-MuJoCo; 1) its objectives are decomposed from pre-existing scalar rewards rather than independently motivated goals; 2) environments repeat the same underlying trade-off structure across varied locomotion morphologies, providing \textit{surface variety} without genuine \textit{problem diversity}; and 3) empirically approximated Pareto fronts appear broadly convex across research, potentially failing to stress-test the limitations of scalarization-based techniques. Setting these concerns aside, we further demonstrate that algorithmic rankings under MO-MuJoCo are highly sensitive to often undocumented evaluation choices in research papers. Across five evaluation axes, including reference point selection, weight distribution, normalization, return type, and front extraction method, pairwise algorithm rankings reverse in up to 47\% of configurations. Variance decomposition reveals that normalization alone accounts for nearly 69\% of hypervolume variance, suppressing the algorithm impact. Ultimately, we argue that progress in MORL research requires not only increased scrutiny of the benchmarks we rely upon, but also greater clarity in how results obtained within them are reported.
2026-08-14
Finding the Frame @ Reinforcement Learning Conference (publié)