UNIQUE Fellows Get-Together - Fall 2025
UNIQUE Fellows Get-Together Fall 2025
This event is an ideal opportunity to present UNIQUE-funded work and promote the Neuro-AI student community. The event will feature brief student presentations, followed by networking and a meal (pizza and snacks). With this gathering, we hope to give UNIQUE students the opportunity to get to know each other in a friendlier format, with the aim of creating a community of Neuro-AI students and networking among UNIQUE students.
Cet événement est l'occasion idéale de présenter les travaux financés par UNIQUE et de promouvoir la communauté des étudiant.e.s de Neuro-AI. L'événement comprendra de brèves présentations d'étudiant.e.s, suivies d'un réseautage accompagné de nourriture (pizza et snacks). Avec cette rencontre, nous voulons donner aux étudiant.e.s d'UNIQUE l'opportunité de se connaître dans un format plus amical, dans le but de créer une communauté d'étudiant.e.s Neuro-AI et de créer un réseau parmi les étudiant.e.s UNIQUE.
Date & Time: Tuesday, 2nd December 2025 from 5 pm to 7 pm EST
Venue: Room 580-31, Pavillon 3744 Jean-Brillant, Montréal, QC H3T 1P1
Cet événement est l'occasion idéale de présenter les travaux financés par UNIQUE et de promouvoir la communauté des étudiant.e.s de Neuro-AI. L'événement comprendra de brèves présentations d'étudiant.e.s, suivies d'un réseautage accompagné de nourriture (pizza et snacks). Avec cette rencontre, nous voulons donner aux étudiant.e.s d'UNIQUE l'opportunité de se connaître dans un format plus amical, dans le but de créer une communauté d'étudiant.e.s Neuro-AI et de créer un réseau parmi les étudiant.e.s UNIQUE.
Date & Time: Tuesday, 2nd December 2025 from 5 pm to 7 pm EST
Venue: Room 580-31, Pavillon 3744 Jean-Brillant, Montréal, QC H3T 1P1
Schedule
5:00–5:05 Arrival
5:05-5:10 Opening remarks
5:10–5:22 Lightning Talk 1: Zijing Wu (McGill) — The basal ganglia as a distributed reinforcement learning system computing general values
5:22–5:34 Lightning Talk 2: Raymond Chua (McGill/Mila) — Balancing Plasticity and Stability with fast and slow successor features
5:34–5:46 Lightning Talk 3: Tejas Kasetty (UdeM/Mila) — Learning to order data for better compression and representation learning
5:46–5:58 Lightning Talk 4: Maxime Daigle (UdeM) — From memory to navigation: inference across relational structures
5:58–6:10 Lightning Talk 5: Ezekiel Williams (UdeM/Mila) — Dynamics and Timescales of Learning in Linear RNN Models
6:10–6:15 Closing remarks
6:15–7:00 Networking and pizza!
5:05-5:10 Opening remarks
5:10–5:22 Lightning Talk 1: Zijing Wu (McGill) — The basal ganglia as a distributed reinforcement learning system computing general values
5:22–5:34 Lightning Talk 2: Raymond Chua (McGill/Mila) — Balancing Plasticity and Stability with fast and slow successor features
5:34–5:46 Lightning Talk 3: Tejas Kasetty (UdeM/Mila) — Learning to order data for better compression and representation learning
5:46–5:58 Lightning Talk 4: Maxime Daigle (UdeM) — From memory to navigation: inference across relational structures
5:58–6:10 Lightning Talk 5: Ezekiel Williams (UdeM/Mila) — Dynamics and Timescales of Learning in Linear RNN Models
6:10–6:15 Closing remarks
6:15–7:00 Networking and pizza!