Picture of Nilaksh
Picture of Jerry Huang
Picture of Mathieu Reymond
Picture of Prashant Govindarajan
Picture of Artem Zholus
Picture of Davide Baldelli
Picture of Maryam Hashemzadeh
Picture of Saurav Jha
Picture of Naga Karthik Enamundram
Picture of Roshan Balaji
Picture of Lola Le Breton
Picture of Istabrak Abbes
Picture of Abdelrahman Zayed
Picture of Aidan Li
Picture of Gabriele Prato
Picture of Shai Pranesh
Picture of Milan Bhan
Picture of Xutong Zhao
Picture of Nour Shaheen
Picture of Pranshu Malviya
Picture of Arsenii Kuznetsov
Picture of Kamran Chitsaz
Picture of Ekaterina Lobacheva
Picture of Behnoush Khavari
Picture of Diego Cerda Mardini
Picture of David Heurtel-Depeiges
Picture of Hadi Nekoei
Picture of Alex Aselstyne
Picture of Achille Sowa
Picture of Kowen Woo
Picture of Simon Guiroy
Picture of Louis Clouâtre
Picture of Anabel XL
Picture of Darshan Patil
Picture of Sarath Chandar

À propos du laboratoire

Le Laboratoire de Recherche Chandar (CRL) est un groupe de recherche en apprentissage automatique (Machine Learning ou ML) du département de Génie Informatique et Génie Logiciel de Polytechnique Montréal. La mission à long terme du groupe est de développer des algorithmes d’apprentissage interactifs qui apprennent continuellement par de nouvelles expériences. Pour le moment, le laboratoire touche à plusieurs domaines de l’apprentissage continu comme l’apprentissage profond (Deep Learning), l’apprentissage par renforcement (Reinforcement Learning ou RL), l’apprentissage permanent (Lifelong Learning) et le traitement du langage naturel (Natural Language Processing ou NLP).

Le CRL est aussi affilié au Mila, the Quebec AI Institute.

Nouvelles

  • (octobre 2025) Nous avons lancé la version 2025 du Programme d’assistance à la candidature aux études supérieures pour les Étudiants sous-représentés en Intelligence Artificielle. Postulez ici

  • (septembre 2025) Nous aurons notre symposium CRL 2025 annuel le 19-20 août. Venez y jeter un coup d’œil!

  • (août 2025) Deux travaus concernant le RLHF et la pilotage des réprésentations sont acceptés à COLM 2025.

  • (juillet 2025) Notre effort à propos de la suivi des points a été accepté à ICCV 2025.

  • (juin 2025) Un papier accepté à ACL 2025 et deux autres acceptés à Findings.

  • (juin 2025) Deux travauxs ont été acceptés à CoLLAs 2025.

  • (février 2025) Notre travail sur la généralisation dans Hanabi multi-agent a été accepté à ICLR 2025.

  • ( 2024) Notre travail sur la construction des LLM pour la génération de molécules 3D accepté à l’AAAI 2025.