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1月19日 10:00-10:10
杨耀青
达特茅斯学院助理教授，卡内基梅隆大学博士、清华大学学士。研究领域是机器学习（Machine Learning），重点是解构机器学习模型，诊断出模型可能存在的鲁棒性和泛化方面的问题。他利用机器学习理论和大规模实证分析，研究有效而稳健的 "泛化度量"，这些度量可以剖析机器学习模型，并使这些模型在安全关键型应用中透明和适用。同时，致力于研究机器学习的应用方面，特别是 3D 点云和图神经网络。他的博士论文为“编码计算”这一跨学科领域奠定了基础。该领域开发了信息理论技术，以解决 ML 平台中的不可靠问题。
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Summary of research
1月19日 10:10-10:35
周烨凡
达特茅斯学院博士一年级学生，导师是杨耀青教授。他在加州大学伯克利分校获得工程经济学硕士学位，在东南大学获得工程学学士学位。他目前的研究重点是利用高维特征进行模型诊断，并将其应用于高效模型训练和压缩。
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Phase transition, loss landscape and model diagnostics
1月19日 10:35-11:00
庞天宇
南京大学硕士研究生二年级学生，南京大学学士。他目前的研究重点是随机矩阵理论、模型诊断和广义理论。
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Heavy-Tail Self Regularization Theory, model diagnostics and neural network training
1月19日 11:00-11:25
谢天凯
亚利桑那州立大学博士后研究员，专业领域主要是可解释的人工智能、可视化分析和人机交互。他的工作特点是致力于以透明和用户友好的方式促进对人工智能技术的理解和应用，在复杂算法和实际可用性之间架起一座桥梁。
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Losslens: Diagnostics for Machine Learning Models through Loss Landscape Visual Analytic
1月19日 11:25-11:50
Ashwinee Panda
普林斯顿大学的四年级博士生，与普拉特克-米塔尔（Prateek Mittal）一起研究可信人工智能和隐私保护机器学习。在进入普林斯顿大学之前，他在加州大学伯克利分校 RISE 实验室攻读学士和硕士学位，在那里他与 Joey Gonzalez 和 Raluca Ada Popa 共同指导研究联合学习。
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Challenges in Augmenting Large Language Models with Private Data
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