Victor Zhong
La nomination
Titulaire de chaire en IA Canada-CIFAR
Stratégie pancanadienne en matière d’IA
À Propos
Titulaire de chaire en IA Canada-CIFAR – Nouveau mandat – 2024
Victor Zhong est professeur adjoint à l’École d’informatique David R. Cheriton de l’Université de Waterloo et membre du corps professoral de l’Institut Vecteur.
À la croisée du traitement automatique des langues et de l’apprentissage automatique, ses travaux visent à enseigner aux machines à lire les spécifications des langues naturelles afin d’étendre leurs apprentissages à la résolution de problèmes nouveaux. Ses champs d’intérêt vont de l’apprentissage interactif à la robotique, en passant par l’analyse sémantique et les agents conversationnels. Ses travaux récents portent sur les systèmes d’intelligence artificielle capables de s’adapter à de nouveaux environnements par la lecture de manuels. Ils s’intéressent également à l’apprentissage automatique des programmes d’études à partir du langage ainsi qu’à la création automatisée de fonctions de récompense à partir du langage à des fins de commande robotique.
Prix
- Bourse Apple en IA et en apprentissage automatique, Apple, 2021
- Prix pour un article exceptionnel, EMNLP, 2017
Publications Pertinentes
- Xie, T., Zhang, D., Chen, J., Li, X., Zhao, S., Cao, R., Hua, T. J., Cheng, Z., Shin, D., Lei, F., Liu, Y., Xu, Y., Zhou, S., Savarese, S., Xiong, C., Zhong, V. et Yu, T. (2024). « OSWorld: Benchmarking multimodal agents for open-ended tasks in real computer environments », ArXiv, 2404.07972.
- Zhong, V., Misra, D., Yuan, X. et Côté, M.-A. (2024). « Policy Improvement using Language Feedback Models », ArXiv, 2402.07876.
- Xie, T., Zhao, S., Wu, C. H., Liu, Y., Luo, Q., Zhong, V., Yang, Y. et Yu, T. (2024). « Text2Reward: Reward shaping with language models for reinforcement learning », International Conference on Learning Representation.
- Zhong, V., Lewis, M., Wang, S. I. et Zettlemoyer, L. (2020). « Grounded Adaptation for zero-shot Executable Semantic Parsing », Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing.
- Zhong, V., Rocktäschel, T. et Grefenstette, E. (2020). « RTFM: Generalising to novel environment dynamics via reading », International Conference on Learning Representation.