Flash Forward is a show about possible (and not so possible) future scenarios. What would the warranty on a sex robot look like? How would diplomacy work if we couldn’t lie? Could there ever be a fecal transplant black market? (Complicated, it wouldn’t, and yes, respectively, in case you’re curious.) Hosted and produced by award winning science journalist Rose Eveleth, each episode combines audio drama and journalism to go deep on potential tomorrows, and uncovers what those futures might re ...
…
continue reading
Вміст надано The Thesis Review and Sean Welleck. Весь вміст подкастів, включаючи епізоди, графіку та описи подкастів, завантажується та надається безпосередньо компанією The Thesis Review and Sean Welleck або його партнером по платформі подкастів. Якщо ви вважаєте, що хтось використовує ваш захищений авторським правом твір без вашого дозволу, ви можете виконати процедуру, описану тут https://uk.player.fm/legal.
Player FM - додаток Podcast
Переходьте в офлайн за допомогою програми Player FM !
Переходьте в офлайн за допомогою програми Player FM !
[38] Andrew Lampinen - A Computational Framework for Learning and Transforming Task Representations
MP3•Головна епізоду
Manage episode 316985614 series 2982803
Вміст надано The Thesis Review and Sean Welleck. Весь вміст подкастів, включаючи епізоди, графіку та описи подкастів, завантажується та надається безпосередньо компанією The Thesis Review and Sean Welleck або його партнером по платформі подкастів. Якщо ви вважаєте, що хтось використовує ваш захищений авторським правом твір без вашого дозволу, ви можете виконати процедуру, описану тут https://uk.player.fm/legal.
Andrew Lampinen is a research scientist at DeepMind. His research focuses on cognitive flexibility and generalization. Andrew’s PhD thesis is titled "A Computational Framework for Learning and Transforming Task Representations", which he completed in 2020 at Stanford University. We talk about cognitive flexibility in brains and machines, centered around his work in the thesis on meta-mapping. We cover a lot of interesting ground, including complementary learning systems and memory, compositionality and systematicity, and the role of symbols in machine learning. - Episode notes: https://cs.nyu.edu/~welleck/episode38.html - Follow the Thesis Review (@thesisreview) and Sean Welleck (@wellecks) on Twitter - Find out more info about the show at https://cs.nyu.edu/~welleck/podcast.html - Support The Thesis Review at www.patreon.com/thesisreview or www.buymeacoffee.com/thesisreview
…
continue reading
47 епізодів
MP3•Головна епізоду
Manage episode 316985614 series 2982803
Вміст надано The Thesis Review and Sean Welleck. Весь вміст подкастів, включаючи епізоди, графіку та описи подкастів, завантажується та надається безпосередньо компанією The Thesis Review and Sean Welleck або його партнером по платформі подкастів. Якщо ви вважаєте, що хтось використовує ваш захищений авторським правом твір без вашого дозволу, ви можете виконати процедуру, описану тут https://uk.player.fm/legal.
Andrew Lampinen is a research scientist at DeepMind. His research focuses on cognitive flexibility and generalization. Andrew’s PhD thesis is titled "A Computational Framework for Learning and Transforming Task Representations", which he completed in 2020 at Stanford University. We talk about cognitive flexibility in brains and machines, centered around his work in the thesis on meta-mapping. We cover a lot of interesting ground, including complementary learning systems and memory, compositionality and systematicity, and the role of symbols in machine learning. - Episode notes: https://cs.nyu.edu/~welleck/episode38.html - Follow the Thesis Review (@thesisreview) and Sean Welleck (@wellecks) on Twitter - Find out more info about the show at https://cs.nyu.edu/~welleck/podcast.html - Support The Thesis Review at www.patreon.com/thesisreview or www.buymeacoffee.com/thesisreview
…
continue reading
47 епізодів
همه قسمت ها
×Ласкаво просимо до Player FM!
Player FM сканує Інтернет для отримання високоякісних подкастів, щоб ви могли насолоджуватися ними зараз. Це найкращий додаток для подкастів, який працює на Android, iPhone і веб-сторінці. Реєстрація для синхронізації підписок між пристроями.