6月14日预告

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2023年6月14日

10:00-11:40  14:00-16:00

10:00——11:40

徐海洋

达摩院-算法专家,负责多模态mPLUG,在国际顶级会议和期刊ICML,CVPR,ACL,EMNLP,TOIS等发表论文20多篇

报告题目:

mPLUG-2: 模块化多模态基础模型

丁文浩

卡内基梅隆大学在读博士,研究方向为因果强化学习,深度生成模型,对抗样本生成,以及机器学习算法在自动驾驶应用中的鲁棒性和泛化性。

报告题目:

基于能量模型的强化学习贝叶斯重参数化

宋绪杰

清华大学车辆与运载学院硕士二年级学生,研究方向是强化学习、自动驾驶

报告题目:

LipsNet:面向高精度最优控制的平滑鲁棒神经网络

吴海旭

清华大学软件学院2020级硕士生,师从龙明盛副教授,研究方向为深度学习及其在时序时空建模中的应用

报告题目:

基于隐谱模型的高维偏微分方程求解器

魏天心

伊利诺伊大学香槟分校直博二年级,导师为何京芮教授,研究兴趣是可信机器学习和图机器学习

报告题目:

通过NTK近似的MLP融合技术实现语言模型的高效微调

14:00——17:30

梁志烜

香港大学计算机系直博一年级学生,导师为罗平教授,研究兴趣是生成式机器学习,Embodied AI,Data-centric learning

报告题目:

作为自适应自进化规划器的扩散模型

倪飞

天津大学智算学部二年级博士生

报告题目:

扩散模型在元强化学习中的应用

李则熹

浙江大学计算机科学与技术学院博士生,研究兴趣包括深度学习、联邦学习和可信机器学习

报告题目:

重新审视联邦深度学习里的模型加权聚合

叶锐

上海交通大学直博一年级学生,主要研究方向为联邦学习

报告题目:

差异感知的联邦学习

陶林伟

悉尼大学硕士二年级学生,主要研究方向为置信度矫正和神经结构搜索

报告题目:

Dual Focal Loss: 一种用于置信度矫正的损失函数

陈使明

CMU和MBZUAI 博士后,研究方向为zero-shot learning、causal learning,以第一作者在权威期刊和会议上发表10余篇学术论文 (如TPAMI/ICML/NeurIPS/ CVPR/ICCV).

报告题目:

基于动态语义演化的生成式零样本学习

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