סהר אדמוני

סהר אדמוני הוא היחיד ברשימה שמגיע מהצד המחקרי הטהור. הוא דוקטורנט בטכניון בהנחיית פרופ' אופרה אמיר, בשיתוף NVIDIA Research ובהנחיית ד"ר אסף הלק, והמחקר שלו יושב בדיוק בנקודת המפגש בין למידת חיזוקים למודלי שפה: איך מודל שפה יכול להסביר במילים מה סוכן לומד עושה, ולמה. בעבודתו SySLLM הוא הראה שזה עובד — 75.5 אחוז מתוך 192 משתתפים העדיפו הסבר טקסטואלי על פני סרטוני הדגמה, השיטה המקובלת עד היום. מאמר נוסף שלו, על מודלים שההסבר שלהם עקבי עם מה שהם באמת עושים, התקבל ל-ACL 2026. בזמן שרוב התחום עסוק בשאלה איך להשתמש בכלים, הוא עוסק בשאלה למה הם מחליטים מה שהם מחליטים.

currently a PhD Candidate at the Technion – Israel Institute of Technology in collaboration with Nvidia Research under the supervision of Prof. Ofra Amir and Dr. Assaf Hallak. My research centers on the intersection of Reinforcement Learning (RL) and Large Language Models (LLMs), with a focus on how these fields inform each other and enable more capable and transparent decision making systems.

I study how LLMs can interpret and explain RL agents and how they can strengthen policy learning and planning. I also explore how RL methods can support more interpretable language models and more reliable finetuning strategies. I aim to bridge theoretical insights with practical algorithms that contribute to progress in both RL and NLP.