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13:30—13:50
Yu Zhou
NonSequential Graph Script Induction via Multimedia Grounding
13:50—14:10
张丰基
Large Language Models Meet NL2Code: A Survey
14:10—14:30
乔硕斐
Reasoning with Language Model Prompting: A Survey
14:30—14:50
胡斗
Supervised Adversarial Contrastive Learning for Emotion Recognition in Conversations
14:50—15:10
费伟枝
Wasserstein-Fisher-Rao Embedding: Logical Query Embeddings with Local Comparison and Global Transport
15:10—16:00
Panel
1. 如何对大模型进行更有效的评价？
2. 如何利用生成式语言模型GPT-4，增强信息检索？
3. ChatGPT时代，情感分析面临的问题还存在吗？
4. 面向生成式大模型的不良内容检测面临哪些挑战？
5. 通过human feedback对大模型训练可以有效提升大模型的可靠性吗？
6. 如何在人工智能系统中实现对复杂逻辑查询的高效推理？
嘉宾介绍
Yu Zhou
加州大学洛杉矶分校 (UCLA) 大四本科生，目前在Nanyun Peng老师实验室工作，此前曾在UIUC BLENDER Lab，清华大学知识工程实验室实习，研究方向包括多模态学习，信息提取等。
张丰基
香港城市大学计算机系一年级博士生，导师为姜煒副教授。有MSRA 实习经历，研究方向主要是基于大型预训练语言模型的代码理解与生成技术。
乔硕斐
浙江大学二年级硕士，导师为张宁豫和陈华钧老师。主要研究领域为自然语言处理，研究方向包括基于大模型的推理、工具学习、智能体等。研究成果在ACL、IJCAI、EMNLP等会议发表。
胡斗
中国科学院信息工程研究所二年级博士生，导师为虎嵩林研究员。研究领域是自然语言处理和机器学习，近期关注于通用表示学习及其在情感分析、大模型内容安全等方面的应用。曾以一作身份在ACL、EMNLP、NAACL等AI会议和期刊发表论文10篇，获SemEval-2022/2023国际冠军4项。
费伟枝
清华大学数学系二年级博士生，导师为吴昊副教授，研究方向为基于知识图谱的复杂逻辑查询，对图表示学习，自动推理等相关领域比较感兴趣。
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