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2023年6月14日

10:00-11:40  14:00-16:00

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10:00——11:40

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徐海洋

达摩院-算法专家，负责多模态mPLUGhttps://github.com/X-PLUG，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

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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

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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

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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

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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

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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

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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

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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

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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

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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

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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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