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2023年5月30日
10:00-12:00 14:00-17:30
10:00——12:00
杨宇喆
MIT EECS五年级在读博士生, 研究方向是机器学习、医疗AI
报告题目：
SimPer：简单的自监督周期目标学习
刘若石
哥伦比亚大学计算机系博士生，主要研究方向为三维视觉和生成模型
报告题目：
Zero-1-to-3: 基于Stable Diffusion的单视图三维重建
杨晨晓
上海交通大学硕士二年级, 研究方向是图机器学习、几何深度学习、数据挖掘
报告题目：
图神经网络天生有更好的可泛化性：连接 MLP 和 GNN
Eli Chien (簡翌)
UIUC Ph.D. 目前致力於圖機器學習隱私相關研究
报告题目：
如何保障用戶在圖上”被遺忘的權力”
杨超琪
UIUC PhD，研究方向：深度学习医疗时序数据相关研究
报告题目：
多域泛化在医疗健康任务中的应用
赵博
UCSD 计算机系博士生，研究方向为优化和神经网络中的对称性
报告题目：
参数空间的对称性和梯度流中的守恒量
王子奇
UIUC计算机系博士生，主要研究方向为大模型及其知识表征
报告题目：
一种针对知识蒸馏的简易且高效的数据增强模型
殷明
UCSB计算机系博士生，主要研究方向为离线强化学习
报告题目：
可微函数逼近的离线强化学习的有效性理论
14:00——17:30
吴齐天
上海交大在读博士生，研究方向为图机器学习与几何深度学习
报告题目：
DIFFormer：能量约束扩散过程启发的Transformer
韩霄天
Texas A&M 计算机系博士生，研究方向为图神经网络和语言模型。
个人主页：https://ahxt.github.io/
报告题目：
MLPInit：迁移MLP的权重到GNN上！GNN 训练加速
程志远
美国普渡大学计算机学院在读博士生，研究方向为人工智能安全及信息物理系统安全。
报告题目：
针对单目深度估计的自监督对抗训练以抵御物理世界攻击
龚珊三
上海人工智能实验室青年研究员，研究方向为可控文本生成和语言模型
报告题目：
扩散模型应用于序列到序列的文本生成任务
王君岩
UNSW 新南威尔士大学在读博士生，主要研究方向视频理解
报告题目：
基于时空熵最大化的高效视频识别3DCNN网络
倪瑞祺
普渡大学博士生，主要研究方向是运动规划
报告题目：
用神经时间场进行基于物理信息的运动规划
张绍磊
中国科学院计算技术研究所博士生，主要研究方向为自然语言处理、机器翻译。
报告题目：
基于隐马尔科夫Transformer的实时机器翻译
乔逢春
特拉华大学四年级博士生，主要研究分布外泛化
报告题目：
拓扑感知的鲁棒优化用于分布外泛化
陈思哲
加州大学伯克利分校博士生，研究可信机器学习和训练动力学
报告题目：
神经网络的学习捷径
魏嘉珩
加州大学圣克鲁兹分校四年级博士生，主要研究可信赖机器学习
报告题目：
先验偏移下的Post-hoc分布式鲁棒性分类器
范嘉骏
清华大学计算机技术专业二年级研究生，主要研究强化学习
个人主页：www.jiajunfan.com
报告题目：
可学习的行为控制
史紫荆
悉尼科技大学AAII博士生，研究方向为自然语言处理和强化学习
报告题目：
文字冒险游戏中的价值对齐问题
李淋
伦敦大学国王学院(KCL)博士生，研究方向为机器学习的鲁棒性和可解释性
报告题目：
数据增强能提高对抗训练
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