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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We formulate a unifying framework for *unsupervised continual learning (UCL)*, which disentangles learning objectives that are specific to t… (voir plus)he present and the past data, encompassing *stability*, *plasticity*, and *cross-task consolidation*. The framework reveals that many existing UCL approaches overlook cross-task consolidation and try to balance plasticity and stability in a shared embedding space. This results in worse performance due to a lack of within-task data diversity and reduced effectiveness in learning the current task. Our method, *Osiris*, which explicitly optimizes all three objectives on separate embedding spaces, achieves state-of-the-art performance on all benchmarks, including two novel ones proposed in this paper featuring semantically structured task sequences. Finally, we show some preliminary evidence that continual models can benefit from such more realistic learning scenarios.
2025-02-16
Proceedings of The 3rd Conference on Lifelong Learning Agents (publié)