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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The ability to perform complex tasks from detailed instructions is a key to the remarkable achievements of our species. As humans, we are no… (voir plus)t only capable of performing a wide variety of tasks but also very complex ones that may entail hundreds or thousands of steps to complete. Large language models and their more recent multimodal counterparts that integrate textual and visual inputs have achieved unprecedented success in performing complex tasks. Yet, most existing benchmarks are largely confined to single-modality inputs — either text or vision — and thus, narrowing the scope of multimodal integration assessments, particularly for instruction-following in multimodal contexts. To bridge this gap, we introduce the instructed-Virtual VISual Decision Making (iWISDM) environment engineered to generate a limitless array of vision-language tasks of varying complexity. Using iWISDM, we compiled three distinct benchmarks of instruction following visual tasks across varying complexity levels and evaluated several newly developed multimodal models on these benchmarks. Our findings establish iWISDM as a robust benchmark for assessing the instructional adherence of both existing and emergent multimodal models and highlight a large gap in these models’ ability to precisely follow instructions.
2025-02-16
Proceedings of The 3rd Conference on Lifelong Learning Agents (publié)