南京大学、中国科学院、哈尔滨工业大学、中国人民大学等知名学者重磅来袭!
MLNLP 2024学术研讨会 是由 MLNLP社区 和 中国中文信息学会青年工作委员会 联合举办的学术活动。 社区会定期举办学术研讨会并邀请国内外机器学习与自然语言处理领域知名青年学者进行报告交流,旨在加强国内外同学们之间的交流。本期由湖南省人工智能学会青工委协办。
会议概况
召开时间:
2024年01月28日 9:00-12:00(北京时间)
主办单位:
MLNLP社区
中国中文信息学会青年工作委员会
协办单位
湖南省人工智能学会青工委
大会主席:
邝砾:中南大学教授
程序委员会主席:
杜梦楠:新泽西理工学院助理教授
柴成亮:北京理工大学副教授
组委会:
MLNLP社区秘书处(刘洪宇、段然、陈麒光、鹿纯林、周璟轩)
社区支持 :
智源社区
直播平台:
哔哩哔哩:http://live.bilibili.com/23872620
微信视频号:请点击下方卡片预约
会议概况
嘉宾介绍
一、主持人:
杜梦楠
新泽西理工学院助理教授
嘉宾简介:杜梦楠,新泽西理工学院数据科学系助理教授,博士毕业于德州农工大学。他曾经在Microsoft Research (Redmond),Adobe Research,英特尔,京东探索研究院,百度等公司工作实习。其主要研究兴趣在可信赖的机器学习,侧重于提高深度学习模型的可解释性,公平性,及鲁棒性。在NeurIPS、ICML、KDD、TPAMI、ICLR等发表论文60余篇,谷歌学术引用数3800余次。同时担任Nature Machine Intelligence, Nature Communications等领域期刊审稿人,任IJCAI, AAAI, KDD, WWW, ICML 等(高级)程序委员会委员。他曾在顶级会议多次组织Workshops, 获得广泛关注和好评。更详细内容请参照个人主页:https://mengnandu.com/
柴成亮
北京理工大学副教授
嘉宾简介:柴成亮,北京理工大学副教授。2020年获得清华大学博士学位,主要研究方向为数据库、数据准备等。在CCF A类会议和期刊共发表论文40余篇,包括SIGMOD、VLDB、ICDE等。担任多个国际会议如VLDB、ICDE、KDD、AAAI的审稿人。曾获得过Best of SIGMOD Papers(4/190),CCF优秀博士论文奖、ACM中国优秀博士论文奖、福布斯中国U30、百度奖学金等奖项。主持博新计划、国家自然科学基金委青年基金和博士后面上基金等。
二、大会主席:
邝砾
中南大学教授
嘉宾简介:邝砾,博士,中南大学计算机学院教授、博士生导师,湖南省科技创新领军人才(拔尖)、湖南省科技人才托举工程中青年学者。研究方向为智能软件工程、服务计算等领域的理论与应用研究。担任CCF服务计算、软件工程专委会执行委员。在软件学报、ACM Transactions on Internet Technology以及ICSOC、ICWS、ICPC等国内外重要期刊、会议上发表论文60余篇,获得授权发明专利8项、软件著作权7项。主持科技部重点研发青年科学家项目1项、科技部重点研发计划重点专项子课题、国家自然科学基金、省自然科学基金、CCF-腾讯犀牛鸟基金等8项。获得湖南省科技发明奖二等奖、浙江省科学技术奖三等奖、中国科学产业化促进会科技产业化奖二等奖 。
三、分享嘉宾:
朱文昊
南京大学博士生
嘉宾简介:朱文昊,南京大学计算机科学与技术系博士生,导师为黄书剑副教授和陈家骏教授。攻读博士期间他分别在爱丁堡大学和上海人工智能实验室访问和实习。他的主要研究兴趣是机器翻译和多语言大语言模型。个人主页:https://owennju.github.io/
报告题目:浅谈大语言模型时代的科研选题
报告简介:以ChatGPT为代表的大语言模型已经能够根据人类指令完成包括翻译在内的诸多任务,这为机器翻译研究人员带来了巨大的挑战和机遇。一方面,传统机器翻译研究遭到巨大冲击;另一方面,大语言模型也为机器翻译研究带来了全新的研究对象和研究内容。本次报告将从机器翻译研究者的角度出发,围绕如何在大语言模型时代进行科研选题这一关键问题,分享相关经验。
张绍磊
中国科学院计算技术研究所博士生
嘉宾简介:张绍磊,中国科学院计算技术研究所博士生四年级,导师为冯洋研究员。主要研究方向为自然语言处理、同声传译、大语言模型。以第一作者在ACL、NeurIPS、ICLR等国际会议中发表论文10余篇,曾获国际同声传译测评比赛(AutoSimTrans 2021)流式输入赛道冠军。担任ACL ARR Action Editor/Area Chair、中文信息学会青年工作委员会学生执委会主任。个人主页:https://zhangshaolei1998.github.io/
报告题目:大模型时代的科研选题和实践分享
报告简介:随着大模型时代的到来,自然语言处理(NLP)领域的研究范式正在发生深刻的变革。本报告旨在探讨在这一新背景下如何找到科研选题,并且如何充分利用之前积累的研究经验的基础以应对新的挑战。报告将以机器翻译任务为例,结合我们在大模型跨语言对齐的研究实践,分享如何在大模型时代中运用传统NLP任务的研究经验,希望启发大家在大模型时代找到合适的研究选题和实践方法。
赵伟翔
哈尔滨工业大学博士生
嘉宾简介:赵伟翔,哈尔滨工业大学社会计算与信息检索研究中心(SCIR)三年级直博生,导师为赵妍妍教授和秦兵教授,研究兴趣为情感分析、对话系统等,相关工作发表在ACL、AAAI、IJCAI、COLING等会议中。
报告题目:浅谈大模型时代下传统任务的思考
报告简介:以ChatGPT为代表的一众大语言模型已对自然语言处理领域下的传统任务造成不同程度上的冲击,或许让研究这些任务的同学陷入迷茫,觉得大模型出现后这些任务已没有进一步研究的空间。本报告将以情感分析领域下的任务为例,结合自身的研究经历,分享大模型时代下在这些任务上的思考,希望能帮助大模型时代初入科研的同学快速进入状态。
周昆
中国人民大学博士生
嘉宾简介:周昆,中国人民大学信息学院2020级博士研究生,专业为大数据科学与工程,导师为文继荣教授与赵鑫教授,其研究关注自然语言处理和信息检索。至今为止已在领域内顶级会议上以第一作者身份发表论文十余篇。曾获2022年百度奖学金、2022年字节跳动奖学金、2022年微软学者奖学金等荣誉。
报告题目:如何在新领域内开展科研——以大语言模型方向为例
报告简介:近几年来,AI社区涌现出许多新技术,在快速革命领域内方向的同时,也为研究者们带来巨大的新技术学习的压力。本报告将从讲者本人的角度,以大语言模型方向为例,介绍一名普通的博士生如何快速入门新领域,为同样有类似焦虑的同学们提供参考。
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