
Paper về Local SGD được chấp nhận tại AAAI 2026
Nhóm công bố kết quả mới về hội tụ của Local SGD khi dữ liệu không đồng nhất.
Nhóm nghiên cứu về trí tuệ nhân tạo và khoa học dữ liệu.
Chào mừng đến với trang của nhóm nghiên cứu Athena.

Nhóm công bố kết quả mới về hội tụ của Local SGD khi dữ liệu không đồng nhất.
Buổi seminar của nhóm về các chặn hội tụ cho SGD với hàm mục tiêu không lồi.
Học viên cao học mới tham gia dự án Bộ công cụ khoa học mở.
Luận án về học tăng cường hiệu quả dữ liệu cho điều khiển robot.
Mở đăng ký cho các hướng học máy, thị giác máy tính và robot.
AAAI 2026 - Proceedings of the 40th AAAI Conference on Artificial Intelligence
@inproceedings{pham2026localsgd,
title = {Convergence of Local SGD under Heterogeneous Data},
author = {Pham, Quoc Anh and Tran, Minh Khoa and Rossi, Elena},
booktitle = {Proceedings of the 40th AAAI Conference on Artificial Intelligence},
year = {2026}
}CVPRW 2025 - IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition Workshops
@inproceedings{chau2025selfsupervised,
title = {Self-Supervised Depth Estimation for Planetary Terrain},
author = {Nguyễn Bảo Châu and Lê Thu Hà and Marco Bianchi},
booktitle = {IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition Workshops},
year = {2025},
url = {https://arxiv.org/abs/2507.00002}
}
Nhận thức đa phương thức giúp robot di chuyển an toàn trên địa hình chưa biết.

Công cụ mã nguồn mở và mô hình ngôn ngữ nhỏ hỗ trợ nghiên cứu tái lập.