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活动报名 | 可解释性的潜在机理:为什么低级数值拟合会涌现出高级因果与符号概念

智源社区7个月前发布 智源社区
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活动报名 | 可解释性的潜在机理:为什么低级数值拟合会涌现出高级因果与符号概念

活动议程
日期:9月7日(周四

时间 
主题
14:30-15:30

神经网络中概念涌现的数学证明与基于博弈交互的解释性理论体系

张拳石 上海交通大学电院计算机科学与工程系副教授 、青源会会员

15:30-16:00

因果启发的可解释框架:大模型解释的高效之路

王希廷 MSRA社会计算组首席研究员

16:00-17:00

互动交流

张拳石 上海交通大学电院计算机科学与工程系副教授 、青源会会员

王希廷 MSRA社会计算组首席研究员

李庆 北京通用人工智能研究院机器学习实验室副主任 

何玥 清华大学计算机系博士后助理研究员

嘉宾简介:张拳石,上海交通大学电院计算机科学与工程系长聘教轨副教授,博士生导师,获ACM China新星奖。主要研究方向包括机器学习和计算机视觉。其研究工作主要发表在计算机视觉、人工智能、机器学习等不同领域的顶级期刊和会议上(包括IEEE T-PAMI、ICML、ICLR、CVPR、ICCV、AAAI、KDD、ICRA等)。

嘉宾简介王希廷,MSRA社会计算组首席研究员,研究兴趣为可解释、负责任的人工智能。两篇论文被CCF-A类期刊IEEE TVCG评选为封面论文。相关科研成果落地全球占有量第二的必应搜索引擎。

嘉宾简介李庆,北京通用人工智能研究院机器学习实验室副主任,研究方向包括神经-符号推理,多模态学习,视觉语言推理,三维视觉等。他在2015年和2018年从中国科学技术大学获得学士和硕士学位。在2022年从美国加利福利亚大学洛杉矶分校(UCLA)获得博士学位,师从朱松纯教授。博士毕业之后在2022年加入北京通用人工智能研究院。

嘉宾简介:何玥,清华大学计算机系博士后助理研究员,主要从事开放环境下可信机器学习的研究及其在生命科学领域的应用,研究方向包括因果推断、分布外泛化、稳定学习等。

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