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13h30-13h50
Yu Zhou
Indução de script de gráfico não sequencial via aterramento multimídia
13h50-14h10
Zhang Fengji
Grandes modelos de linguagem atendem ao NL2Code: uma pesquisa
14h10-14h30
Qiao Shuofei
Raciocínio com solicitação de modelo de linguagem: uma pesquisa
14h30-14h50
Hu Dou
Aprendizagem contrastiva adversária supervisionada para reconhecimento de emoções em conversas
14h50-15h10
Fei Weizhi
Incorporação Wasserstein-Fisher-Rao: Incorporações de consulta lógica com comparação local e transporte global
15h10-16h00
Painel
1. Como avaliar modelos grandes de forma mais eficaz?
2. Como usar o modelo de linguagem generativa GPT-4 para aprimorar a recuperação de informações?
3. Na era do ChatGPT, os problemas enfrentados pela análise de sentimento ainda existem?
4. Quais são os desafios enfrentados na detecção de conteúdo impróprio com base em grandes modelos generativos?
5. O treinamento de grandes modelos por meio de feedback humano pode efetivamente melhorar a confiabilidade de grandes modelos?
6. Como conseguir um raciocínio eficiente de consultas lógicas complexas em sistemas de inteligência artificial?
Apresentação do convidado
Yu Zhou
Aluno sênior de graduação da Universidade da Califórnia, Los Angeles (UCLA), atualmente trabalhando no laboratório do professor Nanyun Peng. Ele já estagiou no UIUC BLENDER Lab e no Laboratório de Engenharia do Conhecimento da Universidade de Tsinghua. Seus interesses de pesquisa incluem multi- aprendizagem modal, extração de informações, etc.
Zhang Fengji
Sou estudante de doutorado do primeiro ano do Departamento de Ciência da Computação da City University of Hong Kong e meu orientador é o professor associado Jiang Wei. Tenho experiência de estágio em MSRA e minha direção de pesquisa é principalmente compreensão de código e tecnologia de geração baseada em modelos de linguagem pré-treinados em larga escala.
Qiao Shuofei
Aluno do segundo ano de mestrado da Universidade de Zhejiang, orientado pelos professores Zhang Ningyu e Chen Huajun. Seu principal campo de pesquisa é o processamento de linguagem natural, e suas direções de pesquisa incluem raciocínio baseado em grandes modelos, aprendizado de ferramentas e agentes inteligentes. Os resultados da pesquisa foram publicados em conferências como ACL, IJCAI e EMNLP.
Hu Dou
Aluno de doutorado do segundo ano do Instituto de Engenharia da Informação da Academia Chinesa de Ciências, cujo orientador é o pesquisador Hu Songlin. Suas áreas de pesquisa são processamento de linguagem natural e aprendizado de máquina, com foco recente no aprendizado de representação geral e suas aplicações em análise de sentimentos, segurança de conteúdo de grandes modelos, etc. Publicou 10 artigos como primeiro autor em conferências e periódicos de IA como ACL, EMNLP e NAACL, e ganhou 4 campeonatos internacionais SemEval-2022/2023.
Fei Weizhi
Sou estudante de doutorado do segundo ano no Departamento de Matemática da Universidade de Tsinghua. Meu orientador é o professor associado Wu Hao. Minha direção de pesquisa é consulta lógica complexa baseada em gráficos de conhecimento. Estou interessado em aprendizagem de representação gráfica, raciocínio automático e outros assuntos relacionados. Campos.
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Sobre AI TIME
AI TIME teve origem em 2019, com o objetivo de levar adiante o espírito da especulação científica, convidar pessoas de todas as esferas da vida para explorar as questões essenciais da teoria da inteligência artificial, algoritmos e aplicações de cenários, fortalecer a colisão de ideias e conectar estudiosos globais de IA, especialistas e entusiastas da indústria, esperando Na forma de um debate, exploramos a contradição entre a inteligência artificial e o futuro da humanidade e exploramos o futuro do campo da inteligência artificial.
Até o momento, a AI TIME convidou mais de 1.300 palestrantes nacionais e estrangeiros, realizou mais de 600 eventos e foi assistida por mais de 6 milhões de pessoas.
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