吕福源：NeurIPS 2023 预讲会第四场：分布外学习范式、特征蒸馏等14个报告，全天干货 |11月3日直播预告... 2024-04-17 10:03:22 0 0 点击蓝字 关注我们 AI TIME欢迎每一位AI爱好者的加入！ 哔哩哔哩直播通道 扫码关注AI TIME哔哩哔哩官方账号预约直播 讲者简介 郑皓天： 西安电子科技大学本科生，香港浸会大学TMLR group科研助理，主要研究方向包括：可信赖机器学习、弱监督学习。个人主页为：https://hao-tian-zheng.github.io/ 报告题目 ATOL：基于数据生成型辅助任务的分布外学习范式 讲者简介 吕福源 Fuyuan Lyu A Ph.D. candidate at McGill Universityhis，his research interest lies in Automated Machine Learning, Recommendation System and Software Engineering. Personal webpage https://fuyuanlyu.github.io/ 报告题目 Towards Hybrid-Grained Feature Interaction Selection for Deep Sparse Network 讲者简介 袁野 Ye Yuan A first-year Ph.D. student at McGill University,he interested in generative modeling, knowledge modeling, and large language models. 报告题目 Importance-aware Co-teaching for Offline Model-based Optimization 讲者简介 谢蜜雪 北京理工大学计算机学院在读博士，研究兴趣集中迁移学习、领域自适应、领域泛化。谷歌学术主页：Mixue Xie (谢蜜雪) - Google Scholar 报告题目 Evolving Standardization for Continual Domain Generalization over Temporal Drift 讲者简介 黄宇坤 香港大学IDS 博士后，研究方向包括：3D内容生成、行人重识别。谷歌学术主页：https://scholar.google.com/citations?user=lHb5gzoAAAAJ 报告题目 DreamWaltz: Make a Scene with Complex 3D Animatable Avatars 讲者简介 鲍文轩 伊利诺伊大学香槟分校（UIUC）博士生，主要研究Transfer Learning, Federated Learning。个人主页：https://baowenxuan.github.io/ 报告题目 Adaptive Test-Time Personalization for Federated Learning 讲者简介 王佳琪 Penn State University 博士生，研究方向为federated learning, health informatics, and large model learning.个人主页：https://jackqqwang.github.io/ 报告题目 Towards Personalized Federated Learning via Heterogeneous Model Reassembly 11月3日 14:00-16:20 讲者简介 易坤 北京理工大学博士生 报告题目 Frequency-domain MLPs are More Effective Learners in Time Series Forecasting 讲者简介 杨智钦 北京航空航天大学网络空间安全专业硕士三年级，目前主要研究方向为联邦学习 报告题目 FedFed:特征蒸馏以应对联邦学习中的数据异构 讲者简介 王存翔 浙江大学-西湖大学2019级联培直博生，主要研究方向是开放域问答、大模型与知识等 报告题目 Evaluating Open-QA Evaluation 讲者简介 周展鹏 上海交通大学博士生 报告题目 Going Beyond Linear Mode Connectivity: The Layerwise Linear Feature Connectivity 讲者简介 李子牛 香港中文大学（深圳）四年级博士生，研究兴趣是人工智能的算法和应用，主要集中在强化学习与大语言模型领域 报告题目 Imitation Learning from Imperfection: Theoretical Justifications and Algorithms 讲者简介 胥嘉政 清华大学二年级博士生，研究方向为多模态和生成模型。个人主页：https://github.com/xujz18 报告题目 ImageReward：文本到图像生成中的人类偏好学习 讲者简介 矫瑞 清华大学三年级博士生，研究方向为几何图神经网络、材料生成。个人主页：jiaor17.github.io 报告题目 Crystal Structure Prediction by Joint Equivariant Prediction 添加“AI TIME小助手（微信号：AITIME_HY）”，回复“NeurlPS”，将拉您进“AI TIME NeurlPS 交流群”！ AI TIME微信小助手 往期精彩文章推荐 关注我们 记得星标 关于AI TIME AI TIME源起于2019年，旨在发扬科学思辨精神，邀请各界人士对人工智能理论、算法和场景应用的本质问题进行探索，加强思想碰撞，链接全球AI学者、行业专家和爱好者，希望以辩论的形式，探讨人工智能和人类未来之间的矛盾，探索人工智能领域的未来。 迄今为止，AI TIME已经邀请了1400多位海内外讲者，举办了逾600场活动，超600万人次观看。 我知道你 在看 哦 ~ 点击阅读原文 预约直播！ 收藏（0）