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2023年6月7日

10:00-11:30 14:00-15:30

10:00——11:30

何昊

麻省理工博士生，研究方向为机器学习与健康医疗

报告题目：

针对对比学习的无差别数据投毒攻击

刘政哲

香港中文大学博士生，研究方向AIGC，3D生成。2022微软学者提名。

个人主页 https://liuzhengzhe.github.io/

报告题目：

以图为梯：文本到3D形状生成

张一帆

新加坡国立大学博士，研究方向为Generalized ML和Distribution Shift Problem, 目前在NeurIPS, ICML, ICLR, CVPR等国际会议发表多篇论文。个人学术主页：https://scholar.google.com/citations?user=zuYIUJEAAAAJ&hl=en

报告题目：

在开放环境下实现稳定的测试时模型自适应

张作柏

魁北克人工智能研究中心(Mila - Quebec AI Institute)在读博士，研究方向为AI4Protein，Geometric Deep Learning，个人主页：https://oxer11.github.io/

报告题目：

基于蛋白质结构的预训练与表征学习

陈天翼

微软高级研究员

报告题目：

一站式自动化通用网络训练剪枝框架OTO

卢雨洁

UCSB二年级博士生，研究方向计算机视觉与自然语言处理

报告题目：

结合常识提示的神经-符号性因果程序规划

14:00——15:30

田柯宇

北京大学研究生一年级，方向为自监督学习、强化学习与优化

报告题目：

卷积网络上如何做BERT形式的预训练

曾致远

复旦大学博士生

报告题目：

基于层次化通信的高效混合专家模型

蔡欣强

东京大学博士生，导师Sugiyama教授，研究兴趣为弱监督下的强化学习和模仿学习

报告题目：

观测异质的模仿学习问题

史震美

威斯康辛麦迪逊博士生。研究方向为自监督的表征学习，两层神经网络的特征学习能力，以及开放世界学习。

报告题目：

对比学习表征的广泛适应性和样本复杂度之间的权衡

许琼恺

墨尔本大学研究员，主要关注机器学习模型性能评估，模型安全检查和数据隐私保护。

报告题目：

评估超越人类能力的分类器

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