@svlevine：在经历了一点音视频故障后，现在开始！ASEM Ballroom 203，不见不散 :) 演讲内容将涵盖如何构建……
摘要
Sergey Levine 宣布将在 ICML 2026 离线数据集决策研讨会发表演讲，内容涵盖从基于模型的优化到离线强化学习的数据驱动决策基础。
查看缓存全文
缓存时间: 2026/07/11 00:17
现在在ASEM Ballroom 203开始了，之前有点AV设备的小问题 :) 不见不散！
本次演讲将介绍如何构建一个数据驱动决策的通用框架！ https://t.co/Szr0u82Pz7
Sergey Levine (@svlevine):
今天上午在ICML 2026，我将在离线数据集决策研讨会（Workshop on Decision-Making from Offline Datasets）上发言。
请于韩国标准时间上午8:15到ASEM Ballroom 203！
我将讨论数据驱动决策的基础，从基于模型优化的设计到离线强化学习。
相似文章
@svlevine: 今天（6月3日），我将在CVPR的Test-Time Scaling for Computer Vision WS（太平洋时间下午1:30）上发言，讨论我们如何…
Sergey Levine宣布他将在CVPR研讨会上就计算机视觉和机器人策略泛化的测试时缩放以及基础模型的部署发表演讲。
@sainingxie: 首尔ICML和周四晚上的AMI×SBVA社交活动见！期待与大家见面 :)
Saining Xie 宣布他将参加首尔ICML，并邀请大家参加周四晚上的AMI Labs×SBVA社交活动，这是一个面向AI研究者和投资者的交流活动。
@eliasbareinboim: 期待在首尔的#ICML上与大家重聚并结识新同事。在我们多篇论文中…
Elias Bareinboim 宣布他团队的多个 ICML 2025 论文关于因果 AI，涵盖关系世界模型、鲁棒离线强化学习、反事实识别和因果博弈论，强调 AI 推理中因果知识的必要性。
@stanfordnlp: 大量 @stanfordnlp 的工作在 @icmlconf。首尔见！迈向基于执行的自动化AI研究 @ChengleiSi …
本文研究了基于执行的自动化AI研究，通过构建一个自动执行器来实现LLM生成的想法并运行实验。结果表明，执行引导的进化搜索可以找到在预训练和后训练任务中显著优于基线的方法。
@latkins：通知有点晚，但30分钟后我將在这里演讲。这是我Trinity Large演讲的更新版，还有一些预告……
Alatkins宣布在拉斯维加斯的AI4大会上发表一场临时演讲，内容涵盖Trinity Large演讲的更新版本，并预告了关于训练一个400B MoE模型至17T tokens而无损失尖峰的内容。