Stagiaire de Recherche en Apprentissage Automatique

3 weeks ago


Canada Microsoft Full time

L’équipe possède trois domaines d’intervention principaux:

- Les jeux et l’IA, par la création d’outils visant à améliorer l’expérience de jeu. Notre recherche est orientée vers des disciplines telles que l’apprentissage par renforcement, l’apprentissage par imitation, le langage naturel et le raisonnement compositionnel pour la généralisation hors distribution. Nous rassemblons ces outils afin de rendre les agents artificiels plus intelligents, faciles à enseigner, compréhensibles et amusants
- Le langage, par l’exploration de la manière dont les agents d’IA peuvent utiliser le langage comme outil pour apprendre et interagir avec le monde. Nos axes de recherche comprennent l’apprentissage de répertoires de compétences en fonction de commandes, le conditionnement d’agents interactifs à l’aide de connaissances langagières et linguistiques, et l’utilisation de modèles linguistiques concrets pour l’établissement d’une représentation du monde. Nous imaginons des compagnons d’IA à qui nous pouvons enseigner des choses grâce à la conversation et à la démonstration.
- La généralisation et la robustesse hors distribution, par la conception de modèles capables de s’adapter efficacement à des environnements en évolution constante. Ce thème comprend des sujets tels que les architectures modulaires et réutilisables pour l’apprentissage sans exemple ou avec peu d’exemples, l’apprentissage par renforcement hors politique et hors ligne, et la détection de fausses corrélations. Nous travaillons aussi sur l’apprentissage des représentations factorisées, désenchevêtrées et causales pour les images, le langage, l’apprentissage par renforcement ainsi que le domaine médical.

De plus, nous collaborons étroitement avec l’équipe FATE de MSR Montreal, en abordant des questions telles que l’évaluation adéquate des modèles linguistiques pour l’examen des préjudices et l’utilisation d’outils d’apprentissage par renforcement et d’optimisation pour l’atténuation des dommages.

The Microsoft Research Montréal Lab’s Machine Learning team develops state-of-the-art theoretically grounded methods to broaden the applicatibility of ML systems, with the goals of 1) providing a deeper understanding of the core principles underlying current and future algorithms and 2) improving real products through machine learning.

The team has three main focus areas:

- Gaming and AI, building tools to improve the gaming experience. Our research covers directions like reinforcement learning, imitation learning, natural language, and compositional reasoning for out-of-distribution generalization. We bring these tools together to make artificial agents more intelligent, more teachable, more understandable, and more fun
- Language for Learning and Interaction, exploring how AI agents can use language as a tool to learn from and interact with the world. Our research directions include learning prompt-based skill repertoires, conditioning interactive agents with language and linguistic knowledge, and using grounded language models as world models. We envision AI companions that we can teach through conversation and demonstration.
- Out-of-distribution generalization and robustness, designing models that can efficiently adapt to changing environments. This theme includes topics such as modular and reusable architectures for few-shot and zero-shot learning, off-policy and offline reinforcement learning, and the detection of spurious correlations. We also work on learning factored, disentangled, and causal representations for images, language, reinforcement learning as well as the medical domain.

In addition to these themes, we work in close collaboration with the MSR Montréal’s FATE team, addressing questions such as the proper evaluation of language models for harm assessment and the use of reinforcement learning and optimization tools for harm mitigation.

**Responsibilities**:
En tant que membre de l’équipe, vous jouerez un rôle de premier plan dans la concrétisation de cet objectif ambitieux. En travaillant étroitement avec d’autres membres de l’équipe avec le soutien d’un groupe d’ingénieurs qualifiés, vous participerez à la conception, à la mise en œuvre et à l’essai de nouvelles idées qui peuvent révolutionner la façon dont nous interagissons avec les machines.

Pendant le stage de 12 semaines, vous ferez ce qui suit:

- faire progresser les technologies de pointe en matière de compréhension et de gestion des incidences de l’IA;
- faire un compte rendu de vos conclusions dans des publications de recherche;
- travailler avec des collaborateurs internes et externes;
- faire un compte rendu et présenter les conclusions de vos recherches menées au sein des équipes de Microsoft Research.

As a member of the team, you will play an important role in making this ambitious goal a reality. Working closely together with o



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