加州大学默塞德分校与澳大利亚昆士兰大学学术报告会兼博士招生宣讲
时间:2024年7月15日10:00-11:40
地点:计算机学院楼B524
主持人:姚睿教授
日程:10:00-10:30
报告1:上下文忠实的大语言模型:在动态世界中连接过去与未来
摘要:
随着现实世界的快速变化,现实世界的知识每天都在迅速更新。这一现象提出了一个要求:理想的AI助手不仅要记住历史,还要适应新知识。然而,我想问:“当前的LLM是这样一个理想的AI助手吗?”简短的回答是否定的。对于先进的LLM,由于其参数规模的快速增长,通过再训练来频繁更新它们变得越来越昂贵。因此,找到一种无需再训练就能更新LLM知识的解决方案至关重要。将新知识视为LLM的“上下文”是近期研究中常用的一种方案。在这个意义上,我们需要上下文忠实的LLM来根据上下文生成正确的输出。另一方面,当前的LLM由于多种原因,包括偏见、幻觉和隐私问题,表现出较差的上下文忠实度。在本次报告中,我将介绍我最近致力于解决这些问题以构建上下文忠实的LLM的研究。首先,我将介绍我关于LLM知识编辑的最新研究,以增强其对新知识的上下文忠实度。其次,我将介绍我未来的工作,即构建上下文忠实的LLM,以创建可信赖的AI助手,在现实世界的应用中为人类提供服务,并减少对安全和伦理的担忧。通过解决上述挑战,我们可以显著提高AI在动态和复杂环境中的可靠性和适用性。
讲者简介:
加州大学默塞德分校(US News美国大学排名60)计算机系助理教授王艺炜博士,招收博士生和研究实习生若干,实验室GPU和名额充足。学校距离硅谷仅2小时车程,实习、工作和研究交流非常方便。王艺炜博士曾任亚马逊(西雅图)应用科学家。他现在的主要研究方向是可靠的大语言模型技术。希望感兴趣的同学可以多多关注。主页:https://wangywust.github.io/,联系邮箱:wangyw.evan@gmail.com。
10:35-11:05
报告2:基于视觉线索的人类行为理解研究
摘要:
通过视觉线索理解人类行为是计算机视觉领域的一个重要人物,并且在包括医疗保健、AR/VR和人机交互等各个领域具有重要意义。准确估计姿态和理解运动模式的能力使我们能够推断意图、预测动作并增强以人为中心的应用。在本次报告中,我们将探讨人类感知领域的最新进展,展示基于学习的模型在解锁人类行为信息方面的潜力。
讲者简介:
澳大利亚昆士兰大学(QS世界大学排名43)计算机系lecturer (等同于美国助理教授) 蔡雨君博士,招收多名博士生及实习生/RA(24年秋季开始)。蔡雨君博士毕业于新加坡南洋理工大学,毕业后在美国Meta公司虚拟现实实验室担任研究型科学家(Research Scientist)。 她的研究方向包括计算机视觉、自然语言处理及多模态学习,目前已在计算机顶级会议及期刊发表论文20余篇,谷歌学术引用量超过2900。蔡博士在学术界和工业界均有较多合作,希望感兴趣的同学们多多关注。主页:https://vanoracai.github.io/,联系邮箱:yujuncai001@outlook.com。
11:10-11:40
博士招生宣讲与交流