<div dir="ltr">Dear all,<div><br></div><div><div>We look forward to seeing you <b>this Monday (11/13)</b> from <b><font color="#ff0000">1</font></b><font color="#ff0000"><b>2:00-1:00 PM (U.S. Eastern time)</b></font> for a special installment of this semester's <b>CMU AI Seminar</b>, sponsored by <a href="https://sambanova.ai/" target="_blank">SambaNova Systems</a>. The seminar will be held in GHC 8102 <b>with pizza provided </b>and will<b> </b>be streamed on Zoom.</div><div><br></div><div><a href="https://docs.google.com/spreadsheets/d/1VzF1AQpWf8eclY5k5k9iLniP4mI4Uf7aX2wTuWo41q8/edit?usp=sharing"><b>You can sign up to meet with the speaker here.</b></a></div><div><br></div><div>To learn more about the seminar series or to see the future schedule, please visit the <a href="http://www.cs.cmu.edu/~aiseminar/" target="_blank">seminar website</a>.</div><div><br></div><font color="#0b5394"><span style="background-color:rgb(255,255,0)">On this Monday (11/13), <u>Yilun Du</u> </span><span style="background-color:rgb(255,255,0)">(MIT) will be giving a talk titled </span><b style="background-color:rgb(255,255,0)">"</b><b style="background-color:rgb(255,255,0)">Learning to Generate Compositionally</b></font><b style="color:rgb(11,83,148);background-color:rgb(255,255,0)">"</b><font color="#0b5394" style="background-color:rgb(255,255,0)">.</font></div><div><font color="#0b5394"><span style="background-color:rgb(255,255,0)"><br></span><b>Title</b>: Learning to Generate Compositionally<br><br></font><div><font color="#0b5394"><b>Talk Abstract</b>: Generative AI has led to stunning successes in recent years but is fundamentally limited by the amount of data available. In this talk, I’ll introduce the idea of compositional generative modeling, which can help avoid this issue by building complex generative models from smaller constituent components. First, I introduce the idea of energy-based models and illustrate how they enable compositional generative modeling. I’ll then illustrate how such compositionality can enable effective generalization, both to complex visual scenes and robotic actions unseen at training time. Finally, I’ll show how such compositionality can be applied to existing large “foundation models” to construct intelligent decision-making agents that can hierarchically plan and reason.</font></div></div><div><font color="#0b5394"> </font><div><div><div><font color="#0b5394"><b>Speaker Bio: </b><a href="https://yilundu.github.io">Yilun Du</a> is a final year PhD student at MIT EECS advised by Prof. Leslie Kaelbling, Prof. Tomas Lozano-Perez and Prof. Joshua B. Tenenbaum. Previously, he was a research fellow at OpenAI, and an intern and visiting researcher at FAIR and Google DeepMind. His research focuses on generative models, decision making, robot learning, 3D vision, embodied agents and the applications of such tools to scientific domains.</font></div><div><font color="#0b5394"><br></font></div><div><font color="#0b5394"><b>In person: </b>GHC 8102</font></div><div><font color="#0b5394"><b>Zoom Link</b>:  <a href="https://cmu.zoom.us/j/99510233317?pwd=ZGx4aExNZ1FNaGY4SHI3Qlh0YjNWUT09" target="_blank">https://cmu.zoom.us/j/99510233317?pwd=ZGx4aExNZ1FNaGY4SHI3Qlh0YjNWUT09</a></font></div></div></div></div><div><br></div><div>Thanks,</div><div>Asher Trockman</div></div>